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Contourlet变换作为一种新型的多尺度,多分辨率分析工具,不但具备小波的多分辨率,局部性和临界采样等特性,还具备小波欠缺的多方向性和各向异性,所以Contourlet变换比小波变换更能稀疏地表达二维图像。遥感图像具有信息量大,图像细节丰富,Contourlet变换比小波变换有更丰富的系数来表达图像并且能用较少的系数表示图像的细节,所以将Contourlet变换应用于遥感图像的融合和压缩算法之中。为了更好的实现Contourlet变换在遥感图像的融合和压缩算法中应用,首先,将Contourlet变换应用到遥感图像的预处理之中,包括融合之前的遥感图像去噪和配准,压缩编码之前的遥感图像的增强;然后,将Contourlet变换应用到遥感图像的融合之中,包括多源传感器的灰度图像的融合,多光谱和全色遥感图像的融合以及非采样的Contourlet变换在遥感图像融合中的应用;最后,将Contourlet变换应用到遥感图像的压缩编码之中,详细地论述了基于Contourlet变换的嵌入式零树小波编码方法(EZC),SPIHT方法(CSPIHT)和无表零树编码方法(CLZC)。在每个Contourlet变换的应用的实验中验证了这些算法的有效性。为了满足星载全色图像遥感器和多光谱图像遥感器系统中图像的实时处理,设计了基于多DSP处理器协同工作的硬件系统同时也使基于Contourlet变换的融合和压缩算法得以硬件实现,其处理流程是先是将遥感器摄取的图像进行去噪,融合前的配准,再经过融合,增强处理,最后经过压缩编码并采用激光作为通信载体进行传输。