本文介绍了一种利用拉普拉斯金字塔进行图像融合的具体 matlab 程序。程序首先读取两张原始图像，分别为多光谱图像和全色图像，然后通过拉普拉斯金字塔算法对两张图像进行分解和重构，最终得到一张融合后的图像。程序中使用了 imread 和 imshow 等 matlab 函数，同时也对图像进行了一些处理和显示。

【图像融合】红外与可见光的融合与配准算法matlab源码.md

使用Python实现了大部分图像融合评估指标，包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像，单个算法的所有融合结果，以及所有直接计算所有对比算法的结果，同时支持写入excel。

基于NSCT和HSI变换的图像融合源码。下载解压后可以直接运行。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

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为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其次在NSST分解的子带上,引用区域性的思想,对低频成分采用区域能量平均方法,对高频成分采用改进拉普拉斯能量和(SML)激励的PCNN方法;最终从定性和定量两个方面进行评价,并将所提算法与多种融合方法作比较。结果表明:基于区域性IHS_NSST的融合方法在高分SAR和光学图像融合上有较大的优势;采用该方法大大提升了融合性能,有效减小了光谱失真,较好地保持空间特征信息,提高了国产高分SAR和光学图像的可利用程度。

用contourlet变换对多聚焦图像进行融合处理，效果比较满意。

提出了一种新的基于非下采样轮廓波（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的自适应图像融合方法，对已经配准的源图像进行NSCT分解，得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数，对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则；而高通子带系数，采用改进的拉普.斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后，对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明，本文算法明显优于其他几种方法，具有更好的融合性能，清晰度更高，是一种可行、有效的图像融合方法，

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