使用 RGB 到 HSI 转换的高分辨率图像提高低分辨率图像分辨率的 GUI。 图像必须在空间上共同配准。 单色（灰度）低分辨率图像通过伪色映射到“热”配色方案会聚为彩色图像。 然后将此 RGB 图像转换为色相、饱和度和值 (HSV) 图像。 值组件被更高分辨率的图像替换，生成的 HSV 图像被转换回 RGB。 这种转换为灰度的RGB合并图像是空间分辨率提高的合并图像。 要运行，请键入： >> 解析合并可以处理任何类型的彩色或单色图像。 如果图像是彩色的，它们首先转换为灰度，然后合并。 要从 matlab 文件加载变量，该文件应包含变量 LOWRES 和 HIGHRES

给出了图像拼接的一般流程, 在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术———图像配准技术和图像 融合技术, 并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。

：提出了一种基于形态小波分解的多分辨率图像融合。这种融合方法使用了最小形态小波算子，将原始图像分解为4子带图像金字塔并且构造了相应的4 f带方向对比度图像金字塔。然后利用方向对比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔，最后应用形态小波重构得到融合图像。融合实验表明，本文方法优丁传统的对比度金字塔图像融合和普通小波分解图像融合。

对于医学图像的融合，使用深度学习生成对抗网络

GFF导向滤波器的图像融合的MATLAB仿真

DCT离散余弦变换的图像融合的MATLAB仿真

用于处理图像融合过程中的色彩信息。大部分算法都可以将彩色图像从RGB空间转换至YCbCr空间，由于图像的结构细节以及强度信息主要集中在Y通道中，因此通常将Y通道作为融合算法的输入并生成融合的Y通道。对于只有一幅图像包含色彩信息的融合场景像红外和可见光图像融合，医学图像融合，以及近红外和可见光图像融合，只需要将融合的Y通道与彩色图像的Cb和Cr通道转换会RGB空间即可。对于两幅图像都具有色彩信息则根据下式进行融合。

点云前景分割基础代码kitti数据集与图像融合分析.zip

基于MATLAB的 拉普拉斯金字塔图像融合，Laplacian-Pyramid-Blending

基于多尺度几何分析方法——非下采样轮廓波(Contourlet)变换(NSCT)和Beamlet变换,提出一种全新的医学图像融合方法。在进行NSCT分解后,在高频成分首先使用Beamlet变换进行边缘检测,然后根据聚类分割边缘密度的差值确定其系数的融合规则;对于低频成分,采用局部区域标准方差系数的融合规则;经过一致性校正后,通过对融合后的高频与低频子带系数进行逆NSCT得到重构图像。数值实验表明,与传统的融合方法相比较,本文方法能够有效减少噪声对融合图像的干扰,增强了融合的线性细节表达能力,提高了信息量。