摘要：随着遥感技术的快速发展，多源遥感图像的快速融合成为很多遥感任务的关键处理步骤。为了加速遥感图像的融合处理过程，本文首先提出了一种新的基于双树复小波变换的并行融合算法（PACWT）。算法中综合运用了数据分布、并行数据处理和负载均衡技术，以克服单机处理在计算能力和存储器空间上的限制；针对基于CWT的图像融合处理的计算特点，设计了一种可有效避免计算过程中数据通信的冗余划分方法。然后，从理论上分析了算法在时间和空间两方面的性能。最后，通过实验分析了算法在32-CPU的Cluster系统上的实际性能。结果表明，本文提出的算法具有良好的可扩展性，在数据量较大时可获得良好的加速比和并行效率。

关键词：图像融合 并行算法 数据划分 负载均衡 冗余划分 

单位：并行与分布式处理国家实验室 湖南长沙410073