基于小波变换的多聚焦图像融合中，融合方法、小波基和小波分解层数的选取是关键技术。研究一种基于区域能量的多聚焦图像融合方法，分析比较小波基、小波分解层数对图像融合结果的影响，利用熵、峰值信噪比、空间频率对融合图像进行评价。结果表明：提出的融合方法能够得到较好的效果，采用bior2.2 小波基、分解层数为4~6 时得到较好的融合效果，该结果能为实际应用中小波参数的选择提供参考。

文中在研究遥感影像像素级融合算法的基础上,采用IHS、PCA、Brovey、HPF及Wavelet五种遥感影像像素级融合方法对ETM+数据的多光谱与全色影像进行融合实验,并从融合影像的光谱质量、信息损失、对比度扭曲、空间分辨力几个方面进行比较分析。结果表明,五种融合方法都有效的提高了影像的空间分辨率,但在一定程度上IHS、PCA、Brovey融合影像光谱信息较原始影像存在一定的失真。Wavelet融合法和HPF融合法在信息量和光谱保真性方面较好。在兼顾光谱信息和空间信息综合效应的基础上,认为HPF融合法是ETM+多光谱与全色数据最佳的融合方法。

为了提升多投影显示系统的亮度融合速度，提出了一种基于结构光条纹调制度测量的多投影显示融合方法。该方法利用相机拍摄投影机投影在显示墙上的结构光条纹，计算出每个投影通道的调制度信息。同时，利用结构光条纹的相位信息构建投影机与相机间的亚像素级映射关系，并由此得出投影机上每个像素点在显示墙上的调制度数据。将该调制度数据与边缘融合结果相结合可得出每个投影通道的亚像素级融合模板。该方法具有操作简便、测量速度快、测量结果不受环境光干扰等优点，应用领域非常广泛。理论分析和真实场景实验都证明该方法的有效性和可行性。

提出了一种基于局部特征分析的多聚焦图像融合方法。首先采用二维经验模式分解（BEMD）对不同聚焦图像进行分解，得到多个内蕴模函数（IMF）分量，然后提取出第一个IMF分量的统计信息作为图像融合的依据，对多张不同聚焦的图像进行融合，得到最终的融合图像。实验结果表明，本文提出的均值IMF方案与其他方案相比，具有较高的融合质量和较低的计算复杂度。

提出并且详细分析了一种基于小波变换的图像融合技术的改进方法的优越性．对两幅需要融合的图像通过直方图均衡化的方法进行处理，且利用一种基于小波变换的图像融合技术的改进方法进行融合，对融合后所得的新图像的结果与质量进行分析与评价，证明了改进的融合方法能够取得更优越的效果．

针对无线传感网络中数据融合需求的多样性，提出了一种新的簇内数据融合方法。该方法基于信息熵可反映节点数据分布的统计特性，首先对节点内数据并查集的信息熵进行最大寻优、自动确定融合的上下限阈值，完成节点局部数据融合；同时考虑簇内信息分布的空间特性，对簇内二维信息熵进行最大寻优，并由此确定簇内数据融合的阈值、实现冗余数据过滤；最后就该方法与传统的数据融合策略进行了仿真比较。实验结果验证了该方法简单，可有效实现全局数据融合，显著降低节点能耗。

针对基于多源数据融合的多用户决策问题，建立了多源异构数据融合模型，研究了基于三角模糊数的异构数据统一量化表示方法，采用有序加权平均算子融入决策者的偏好，设计了一种支持多用户决策的多源异构数据融合算法。实际应用表明，本文设计的算法能解决多源异构数据在结构和语义上的模糊性、差异性和异构性等问题，通过在数据融合过程中考虑决策者偏好，提高了多用户决策结果的可靠度。

论文研究-基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究.pdf,  对多传感器数据融合方法进行研究 ,以 Bayes估计理论为基础得到了多传感器最优融合数据 ,并将它与其它方法得到的融合数据进行了比较 .

一种基于深度学习的多源异构数据融合方法.pdf

为了提高红外与可见光图像融合的性能，提供更好的视觉效果，本文提出了一种将离散平稳小波变换（DSWT）、离散余弦变换（DCT）和局部变换相结合的红外与可见光图像混合融合方法。空间频率 (LSF)。 所提出的方法具有三个关键处理步骤。 首先，采用DSWT将源图像的重要特征分解为一系列具有不同层次和空间频率的子图像。 其次，DCT用于根据不同频率的能量分离子图像的重要细节。 第三，LSF用于增强DCT系数的区域特征，对图像特征提取有帮助和有用。 一些常用的图像融合方法和评估指标被用来评估该方法的有效性。 实验表明，所提出的方法可以达到良好的融合效果，并且比其他传统的图像融合方法更有效。