该代码对应的文献发表在IEEE Transactions on Multimedia杂志上，是图像融合领域中一种代表性的融合方法，对应的论文题目为Multi-modal medical image fusion based on by nonsubsampled contourlet transform

对图像提取SIFT特征点进行匹配，计算单应性矩阵，实现图像融合。

实现图像融合的MATLAB算法，NSST的，很好

【图像融合】基于小波变换实现CT图像融合（融合指标）含Matlab源码

c++ 小波变换

针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。

这是一个关于一种基于提升小波和分形理论的多源图像融合方法的源程序

这个主要是一些图像配准的实例，为后续的图像融合做准备。

目录1.图像加法运算1.1 运用numpy库1.2 调用OpenCV1.3 两种方法的运行代码和结果2.图像融合2.1 运用openCV中的addWeighter()函数2.2 运用PIL库中的Image.blend()函数 1.图像加法运算 1.1 运用numpy库 运用numpy库进行图像加法运算的方法为：取模运算 总像素值 = 图像1 + 图像2 1)当总像素值<=255时，像素值保持不变. 。如：56+124=180，即加法运算后的像素值为180 2)当总像素值>255时，像素值取(总像素值 – 255)。如：（250+46）- 255 = 41，即加法运算后的像素值为41 1.2

利用matlab的函数对图像进行基本的处理：卷积，二值化，融合，滤波等等