考虑到成像传感器领域的不断发展，出现了许多其他新问题。 一个主要问题是如何更准确地找到聚焦区域以进行多聚焦图像融合。 多聚焦图像融合从源图像中提取聚焦信息，以构建全局聚焦图像，该全局聚焦图像包括比任何源图像更多的信息。 本文提出了一种基于拉普拉斯算子和区域优化的新型多焦点图像融合方法。 基于拉普拉斯算子的图像显着性评估可以轻松地区分聚焦区域和聚焦区域以外的区域。 通过拉普拉斯算子处理获得的决策图具有比其他方法更少的残差信息。 为了获得精确的决策图，已经进行了基于区域连通性和边缘检测的焦点区域和边缘优化。 最后，原始图像通过决策图融合。 实验结果表明，该算法在主观评价和客观评价方面均优于其他系列算法。

搬运的基于matlab做的图像融合，融合效果较好，但是速度慢，有改进方法欢迎交流。

小波作业，将图像小波分解，提取高频和低频系数，利用不同的融合规则进行融合，最终重构出清晰图像。真实有效 包含论文，代码复现

基于matlab小波技术进行图像融合,首先通过小波变换将图像分解到高频、低频、然后分别进行融合处理，最后再逆变换到图像矩阵，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值

这是MRI-CT图像融合源码。下载解压后直接运行。

多模医学图像融合matlab代码 小波融合法 近似系数和细节系数采用不同融合规则分别融合

摘要 图像融合是将来自相同或不同成像方式的图像进行一定的变换处理，使他们之间的空间位置、空间坐 标达到匹配。PET／CT可以进行功能与解剖结构的同机图像融合，是影像医学的一个重要进展。多模式图像融合 为不同的影像提供互补信息、增加图像信息量，有助于更全面地了解病变的性质及与周围解剖结构的关系。就 医学图像融合的方式、融合方法及相关研究进展进行综述。

基于图像融合的图像拼接算法（利用MATLAB实现） 利用sift做匹配

基于OpenCV的图像融合.zip

图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。