Nhiều bài báo cáo đã đề cập đến nhiều phương pháp, công nghệ xử lý image fusion. Một số phương pháp thích hợp hàng đầu như: dựa vào khoa học thống kê, dựa vào biến đổi Wavelet, nội dung hình ảnh quan sát hay ảnh che phủ.
Mục đích của image fusion là để kết hợp thông tin từ nhiều hình ảnh có cùng cảnh quan vào trong 1 ảnh đơn mà ảnh đơn này chứa đựng tất cả những đặc tính quan trọng từ mỗi ảnh gốc. Kết quả ảnh fusion sẽ thích hợp hơn cho con người và sự nhận biết của máy hoặc các quá trình xử lý ảnh về sau. Nhiều phương pháp image fusion đã được phát triển trong quá khứ. Nhìn chung, những phương pháp này có thể là đơn giản dựa vào các phương pháp nền tảng pixel và vùng.
Phương pháp xấp xỉ so sánh các thuật toán image fusion khác nhau thông thường phụ thuộc vào ứng dụng. Ví dụ, trong ứng dụng image fusion cho y học, kết quả sau cùng là để kết hợp các chi tiết ảnh quan trọng nhất như là các đường biên và các vùng tương phản cao. Sự đánh giá các công nghệ fusion trong một số tình huống có thể chỉ ảnh hưởng dựa trên sự đánh giá định tính. Đây chỉ là những ứng dụng tính toán có thểđược tận dụng, các biện pháp định tính khác nhau đã được đưa ra cho mục đích này. Chẳng hạn, chúng ta sử dụng một tiêu chuẩn thông tin lẫn nhau, xác định RMSE cũng như một phép đo mô tả lại phần trăm của các quyết định đúng. Tất cả biện pháp này bao gồm sự tồn tại của một ảnh tham khảo cho sự tính toán của họ, mà tính toán này trong thực tế lại không có. Hơn nữa, vấn đề các biện pháp thông tin lẫn nhau, hay với mọi phép đo khác, là sự kết nối của chúng tới sự giải thích trực quan bằng quan sát của con người. Trong phân tích ảnh, một người quan sát bằng trực quan không thể tính toán được bằng bất kỳ biện pháp nào. Do đó, nhằm tìm ra phương pháp đề xuất tốt nhất cho phương pháp fusion, chọn nhiều ảnh khác nhau, áp dụng các thuật toán khác nhau và đánh giá bên ngoài các ảnh đã trộn. Ngoài ra, chúng ta còn phải chú trọng thực hiện những thử nghiệm trên những ảnh với nhiều nội dung khác nhau nhằm thu được các kết quả, có thểđòi hỏi đủ mọi thứ có liên quan.