红外与可见光图像融合基于区域的深度学习方法

非下采样剪切波算法（NSST）。内含多组测试的红外与可见光图像（灰度图像），以及质量评价指标，可直接调试。

欠图像融合增强：纸算法实现：《水下图像增强的色彩平衡与融合》

包括灰度调制法融合(graymodulate)、对比度调制法融合(contrastmodulate)、正交多项式变换法(independencemulti)（及改进算法(independencemultiadd)）融合和彩色融合(colorfusion)及对融合图像的评价——熵（entropy）和交叉熵（cross_entropy）。在MATLAB7.0下可正常运行，并给出融合图像，可将融合结果保存为图像文件。

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/116242853 OpenCV2.4.9实现图像拼接与融合方法【SURF、SIFT、ORB、FAST、Harris角点 、stitch 】数据源

这是基于引导滤波的图像融合matlab源码。下载解压后直接运行。

这是一些采集好的经过矫正与配准的红外与可见光的数据集，有长波红外，短波红外，热成像仪与可见光的图像，内容有坦克，人物，树木，建筑等，从外面下载的，和大家分享一下

基于PCA的图像融合算法matlab文件，是一个功能函数，直接调用即可，多余的，自己看就好了.

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。