为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息，提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先，以多光谱图像的强度分量图像为标准，对全色图像做直方图匹配，得到新的全色图像；然后，利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像，得到各自对应的低频分量和高频分量；接着，对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量，并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量；最后，通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明，与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比，本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息.

为了克服实轮廓波图像消噪后广泛存在的混叠现象,研究了基于双树复小波级联方向滤波器架构的复轮廓波变换图像消噪的若干性质,证明了对于高斯白噪声图像,该变换具有更好的分割能力和抑制能力,并在此基础上提出了一种基于该变换的图像消噪算法。该算法采用蒙特卡罗方法来确定门限收敛因子,并采用这些因子修正3σ准则,对变换域系数模值采用硬阈值处理。图像消噪实验结果表明：该消噪算法比基于实轮廓波变换的消噪算法,具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果。