以此获得图像的互补信息，增加原始图像的信息量。

它的研究范围包括：图像配准、融合图像的显示和分析，利用从对应解剖结构图像（MRI、CT）获取的先验信息对发射型数据（SPECT、PET）做有效的衰减校正、数据重建等。医学图像数据来源包括临床影像数据（如CT、MRI、PET等）和标本的断层解剖（如冰冻连续断层、连续的组织切片等），每一种数据来源对人体结构和功能的获取方式有一定差异，所获得数据信息具有各自的侧重点，不同数据源之间在人体结构和功能上可相互补充。

图像融合的步骤为：特征提取、设计误差评估方法、对图像数据进行处理使误差最小、将变换后的图像数据进行配准和综合显示。

特征提取和图像配准是图像融合的关键和难点，特征提取分为内部特征提取和外部特征提取。内部特征主要是人体解剖结构特征，如颅骨、脊柱、胸骨、肋骨、关节等。外部特征是为进行融合处理而设定在两幅图像上均可见的体表标记物，如进行脑图像融合的头罩、牙环，胸腹部图像融合采用的背带，四肢图像融合采用的支架，甚至颅骨嵌入螺钉，等等。采用内部特征的优点是不需要对患者做预处理，可进行多次融合方法分析，缺点是难以实现融合自动化处理，需要人工干预，融合的精确性往往与经验有关。外部特征的优点是特征明确，易于进行计算机自动处理，缺点是预处理复杂，并且由于体位而引起的脏器与体表标记之间的位移误差难以避免。

常用误差评估方法有基于相似度的误差评估方法（以相似度最大为最优）和基于距离的误差评估方法（以距离最小为最优）。融合数据的分析是指以某种算法将融合图像数据综合显示并做定量分析。有些影像学工作者提出了以融合图像中像素的CT值（SPECT计数）等数值进行分析的方法，但由于图像融合技术研究时间较短，各种融合数据对临床的指导意义尚待进一步检验确定。

常用的融合图像显示方法有断层显示法和三维显示法。融合图像的显示往往以某个图像为基准，基准图像用灰度色阶显示，另一个图像叠加在基准图像上，用彩色色阶显示。

在临床医疗中，图像融合的需求较大，难度也较高，存在多种图像融合的需求和应用：①按照成像设备的组成及图像数据的来源。图像融合分为同类多源图像融合，如MRI图像融合、SPECT图像融合等。异类多源图像融合，如SPECT与MRI图像融合、SPECT与CT图像融合、CT与MRI图像融合等。②按照融合的对象。图像融合分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。③按照图像维数的不同。图像融合可分为单一空间维数的图像融合、多空间维数的时间序列图像融合，根据涉及的图像空间维数进一步划分为一维与二维（1D/2D）、二维与二维（2D/2D）、二维与三维（2D/3D）、三维与三维（3D/3D）空间的图像融合。④按照图像的类型分类。图像融合分为断层图像间相互融合、断层图像与投影图像融合以及解剖图像与功能图像融合。其中解剖图像与功能图像融合研究较多，主要是CT、MRI等解剖结构图像与PET、SPECT功能图像进行融合。