PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。那么此算法就是基于PCA的图像融合。

含psnr,rmse, ergas, sam, uiqi,ssim,DD,CCS，matlab版图片评估指标，适用与高光谱图像，多波段图像 Computes a number of quality indices from the remote sensing literature, namely the RMSE, ERGAS, SAM and UIQI indices. ground_truth - the original image (3D image),

具体内容主要包括NSST中matlab版本的所有函数，里边函数可以被调用，可用于图像分割和图像融合等相关功能实现。

几十幅多聚焦图像，用于多聚焦图像融合

SIFT算法在图像处理的代码，用于图像融合

这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码，代码齐全，有原图像，运行就能得到融合结果，而且里面有多种融合方法。

在matlab环境中运用小波变化进行图像融合代码，内含有图片，gui界面，方便操作。

在matlab里面打开，可以直接使用。演示对32*32的图像矩阵进行3级NSCT变换。输出为单元数组，其子带排列顺序见mtr_nsctdec,与Contourlet程序等效。通过修改len_cut的来修改裁剪图像矩阵的大小和窗口位置

利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合-利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合.pdf 一篇关于小波变换应用的文章，里面有相应的代码，与大家分享

本文将一种基于平移不变小波分解的新方法引入到像素级多传感器图像融合中。 提出的融合体系结构与“ shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。 首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。 移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。 其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。 最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。 实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。