pclpy是点云库(PCL)的Python绑定。使用CppHeaderParser和pybind11从头文件生成。这个库正在积极开发中，api可能会发生变化。所包含的模块确实可以工作，但测试还不完整。目前只支持Windows和python 3.6 x64。许多其他python库尝试绑定PCL。最流行的是python-pcl，它使用Cython。虽然Cython非常强大，但绑定c++模板并不是它的强项(PCL大量使用模板)。该资源使用pclpy进行点云和图像之间的坐标变换，并进行了可视化，适合初学者进行练手和学习，同样可用于改写为自己所需要的点云处理程序。

为了进一步提高捕获图像细节的能力,提高运算效率,提出一种改进型NSST变换,采用冗余提升不可分离小波替换经典NSST中的非下采样金字塔分解.针对改进型NSST分解得到的不同子带,对低频子 带选用区域能量和融合规则,高频子带选用简化型PCNN融合规则,提出基于改进型NSST的图像融合方法.实验结果表明,所提出的方法在主观视觉评价和客观指标评价中具有很大优势.

提出一种基于rPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理，在商频子带的融合中依据小波系数树状结构特点，提出了一种新的自适应融合方法，最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FGA中实现，提高算法的实时性，降低系统的实际功耗，有效地减少融合图像的失真。