为了解决在CPU下实现多分辨率图像融合的传统方法速度过慢的问题,分析了基于塔型分解的图像融合的处理过程,发现其处理子过程中的数据具有密集性和独立性,且分支逻辑控制较少,恰好可充分利用GPU强大的并行处理能力。因此,将基于塔型分解的图像融合的子过程进行了并行化处理,提出了其在GPU上的实现方法,并根据GPU的硬件结构对实现方法进行了优化。最后,与在CPU上的实现结果进行了对比分析,该方案可获得27倍的加速比。