影像融合算法是一系列用於結合多源圖像信息的技術的集合，這些算法可以大致分為以下幾類：
基於像素的融合方法。包括平均法、加權平均法、像素灰度選擇（最大值融合、最小值融合）。這些方法通過直接操作像素的灰度值來實現融合。
基於變換域的方法。如主成分分析（PCA）、邏輯濾波法、顏色空間融合法。這些方法首先將圖像轉換到特定的數學空間（如頻域或特定顏色空間），進行操作後再轉換回圖像空間。
基於神經網路的方法。包括脈衝耦合網路、卷積稀疏網路、生成對抗網路等。這些方法利用神經網路來提取和融合圖像特徵。
基於Alpha融合的方法。Alpha融合是一種將前景圖像通過透明度疊加到背景圖像上的技術。
基於金字塔融合的方法。這種方法在拉普拉斯金字塔上進行操作，對不同頻率段的圖像進行不同規則的融合。
遙感圖像融合方法。如Brovey、Gram-Schmidt、HSV、PCA和Pansharp等。這些方法專門用於融合遙感圖像，強調光譜和空間解析度的提升。
這些方法各有優劣，適用於不同的套用場景和圖像類型。選擇合適的融合算法取決於具體的套用需求和圖像的特性。