详细的介绍了关于在matlab环境下实现HIS图像融合的算法，实用价值高，可直接参考。

一种新的多焦点图像融合算法及其高效实现

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合，并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法，利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正，计算融合权重，进行偏振图像融合，增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证，改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%，对比度最高提升1384%；较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%，对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。

这是一篇科技论文，基于相对清晰度的多焦距图像融合算法

可见光和红外图像融合由于其众多应用，是图像处理中的一个重要领域。虽然近年来在开发融合算法方面取得了很大进展，但缺乏可以衡量最新技术的代码库和基准测试。本文在简要回顾了可见光和红外图像融合的最新进展后，提出了一个由21个图像对、20个融合算法和13个评估指标组成的可见光和红外图像融合基准。我们还在基准测试中进行大规模实验，以了解这些算法的性能。通过分析定性和定量结果，我们确定了鲁棒图像融合的有效算法，并对该领域的现状和未来前景进行了一些观察。

针对Curvelet分解的不同频率域,分别讨论了低频系数和高频系数的选择原则。在选择低频系数时,定义了局部区域标准方差,采用了“选择”与“平均”相结合的系数选择方案;在选择高频系数时,充分利用Curvelet变换具有方向性的优点,提出了Curvelet域方向对比度的概念,并给出了基于方向对比度的系数选择方案。实验结果表明:本文所给出的融合算法能够很好地保留多幅源图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的图像。

结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法（PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA），得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用RHG+PCA+LDA方法预处理后，使用PCA-LDA算法进行性别鉴别可以得到理想的效果。

工程概览 fusion：windows环境下基于opencv + QT的算法实现 fusion-refactor：windows环境下基于opencv + QT的算法实现（重构版本，便于hls编译的过渡代码） fusion-vivado：windows环境下的vivado工程 fusion-hls\src_xf：windows环境下vivado hls工程（基于xfopencv），包含项目用到的各种fpga核 fusion-linux\java-fusion：基于springboot的java服务端web项目 fusion-linux\vue-fusion：基于vue的前端页面 fusion-linux\vue-fusion-video：基于vue的前端页面（模拟了视频效果） fusion-linux\zynq-fusion：在开发板linux系统环境运行的应用 fusion-linux\zynq-fusion\qt-fusion：跨平台的opencv + QT算法实现（基于zynq 7020平台），整合fpga加速 fusion-linux\zynq-fusion\

加权平均法图像融合算法的原理就是：对原图像的像素值直接取相同的权值，然后进行加权平均得到融合图像的像素值，举例说比如要融合两幅图像A，B，那它们的融合后图像的像素值就是A*50%+B*50%，就这么简单。

基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法