Cryptomatte是由乔纳·弗里德曼（Jonah Friedman）和安迪·琼斯（Andy Jones）在Psyop创建的工具。 它使用渲染时已经可用的组织信息自动创建ID遮罩，并支持运动模糊，透明度和景深。 该组织信息通常是名称，对象名称空间和材料名称。 演示视频： : 海报： : 发布Cryptomatte的目标是将其转变为一个围绕开放标准的生态系统。 欢迎并鼓励任何希望制作插件的开发人员创建与我们提供的组件互操作的工具。 我们希望看到各种各样的渲染器生态系统，它们可以创建Cryptomatte图像和用于合成应用程序以对其进行解码的插件。 Cryptomatte使用BSD 3条款许可进行许可。 参见 。 版本1.4.0有关版本历史记录，请参见 。 回购内容 该存储库的内容为： Nuke：包含Python文件，图像和Gizmo。 这些都是我们对Foundry's Nu

这是论文《Gaussian Pyramid Based Multiscale Feature Fusion for Hyperspectral Image Classification, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(9), 3312-3324》的代码，更多详情可在纸上找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载 libsvm-3.20。 libsvm-3.20可从https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/获得

图像融合的质量评价指标，每个文件都有详细说明，每个指标都有相应的论文出处。亲测，可以使用。

（信号处理2020） 红外和可见光图像的贝叶斯融合

tophat-fusion介绍使用，详细讲解了tophat，bowtie，tophat-fusion，cufflink软件，以及RNA-seq的使用过程

利用小波分析的原理，通过小波变换实现图像融合

基于小波变换的图像融合，可以在matlab上运行。亲测有效。

细节增强的matlab代码多尺度曝光融合 2017年细节增强型多尺度曝光融合的matlab代码本文分为A和B部分。 零件代码：主要用于融合不同的曝光图像，此处的代码基于参考文献[12]和[13]进行了一些修改。 B部分的代码：主要是为了增强融合图像的细节，而优化部分的代码则基于参考文献[31]。

Most 3D shape classification and retrieval algorithms were based on rigid 3D shapes, deploying these algorithms directly to nonrigid 3D shapes may lead to poor performance due to complexity and changeability of non-rigid 3D shapes. To address this challenge, we propose a fusion view convolutional neural networks (FVCNN) framework to extract the deep fusion features for non-rigid 3D shape classification and retrieval. We first propose a projection module to transform the nonrigid 3D shape into a

软件：Fusion 360 官网下载挺麻烦的，又是英文，又要注册账号，一大推问卷调研，所以我把折腾下载好的软件放在C站免积分供大家下载，省去复杂操作。