说明：exercise1:为基于小波变化与局部能量的图像融合方法 exercise2:为基于自适应算法的图像融合算法 myfunction1~myfunction5:为性能指标评价函数

说明：12.1 图像点的运算 12.1.1 线性点运算 12.1.2 非线性点运算 12.2 图像的算术运算 12.2.1 加法运算 12.2.2 减 法运算 12.2.3 乘法 运算 12.2.4 除法 运算 12.2.5 其它运算 12.3 图像的位逻辑运算 12.4 图像的几何运算 12.4.1 图像插值 12.4.2 图像缩放 12.4.3 图像旋转 12.4.4 图像剪切 12.5 空间变换 12.5.1 仿射变换（ affine transformation ） 12.5.2 透视变换 (Perspective Transformation) 12.5.3 空间变换的 MATLAB 函数 12.5.4 空间变换实例 12.6 图像融合 12.7 邻域与块操作 12.7.1 邻域操作 12.7.2 图像块操作 12.8 区域处理 12.8.1 区域选择 12.8.2 区域滤波 12.8.3 区域填充

说明：源代码 contourlet 用于图像处理 程序

说明：利用curvelet进行遥感图像融合，低频部分采用平均法，高频部分采用绝对值最大。

说明：利用小波变换进行遥感图像融合，低频部分采用平均法，高频部分采用绝对值最大的融合方式

说明：介绍了比较新颖的二代小波变换技术，即通过分裂、预测和更新三个步骤实现小波变换 的方法，并且把这种技术成功的应用于图像融合技术中。实践表明，这是一种比较成功的图像融合解 决方案。

说明：sift算法实现的图像匹配程序，使用matlab编写的，多用于图像拼接，融合等领域。

说明：用matlab实现基于网格匹配的图像拼接，其中网格大小需要自己依据图片大小进行调整

说明：融合分割图像边缘提取子程序融合分割图像边缘提取子程序融合分割图像边缘提取子程序

说明：实现基于小波的图像融合，共实现了5种融合算法

说明：多波段图像融合的一个实例，matlab编写。

说明：用于利用神经网络等工具进行图像融合时使用的一些图像。

说明：基于小波变换的图像融合的设计主要可分为三个模块，即图像的小波变换模块、小波系数的融合模块和图像的小波重构模块。 在图像的小波变换部分，主要研究小波的构造。小波的种类有很多，此设计中实现了基于Haar小波、Daubechies小波、Symlets小波和Coiflets小波的图像融合。

说明：基于IHS的图像融合算法,用高分辨率图像替换I分量

说明：基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价

说明：visual C++ 实践与提高数字图象处理，图像融合技术，可实现图像的融合

说明：图像融合的基本算法，主要是基于小波分解的。

说明：小波分解融合在图像去云处理中的应用

说明：图像增强的matalab程序，里面有基于小波的，contourlet变换的，拉普拉斯塔等的增强，比较详细，有说明文件里面

说明：几个经典的图像拼接，图像融合算法

说明：几个经典的图像拼接，图像融合算法

说明：对一幅彩色图像进行融合，用到颜色空间转换，数字矩阵到图像显示的转变，同屏显示其效果图，有待进一步研究

说明：图像融合C++源代码.程序简单易懂,是数字图像处理典型算法及实现书中的源程序

说明：“visual c++实践与提高”一书中的图像融合源码，十分有用

说明：利用vc实现图像的融合,包括一些经典的图像融合算法和主成分分析实现图像的融合.

说明：这是我本科的毕业设计做的关于医学图像的基于形状的图像检索。预处理用小波去噪 ，特征选用不变矩。

说明：全景图象的拼合及优化算法 一种快速全景图像拼接技术 一种全景图快速生成算法及其实现 一种全自动稳健的图像拼接融合算法

说明：针对同一场景可见光与红外图像的融合问题,提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法. 该方法 利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列,采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融 合源图像的细节,再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像. 这种图像处理方法具自适应性,不随各自输入 图像的灰度特性而改变,同时增强了融合图像的对比度,产生了较好的视觉处理效果.