AI图像融合技术是一种将多个图像通过算法处理后合成为一张新图像的技术。这种技术在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、卫星遥感图像处理、虚拟现实和增强现实等。以下是一些关于AI图像融合技术的精选网站资源：
1. NVIDIA AI Center：NVIDIA是一家知名的GPU制造商，其AI Center提供了许多关于AI图像融合技术的教程和研究论文。其中包括NVIDIA的深度学习框架TensorFlow、Caffe和CNTK等。此外，NVIDIA还提供了许多关于深度学习和图像处理的实验代码和工具。
2. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多关于图像处理和特征提取的函数。其中，OpenCV的图像融合模块可以用于实现AI图像融合技术。此外，OpenCV还提供了许多关于深度学习和图像处理的教程和论文。
3. Google Research Papers：Google的研究人员在图像处理领域有许多重要的研究成果。例如，他们提出了一种基于深度学习的图像融合方法，该方法可以将多张图像融合为一张具有更高分辨率和更丰富细节的新图像。此外，他们还提出了一种基于GAN（生成对抗网络）的图像融合方法，该方法可以在保持图像质量的同时增加图像的多样性。
4. UCI ML/AI Comprehensive Guides：UCI Machine Learning和人工智能综合指南提供了一个全面的机器学习和人工智能教程，其中包括了图像处理和特征提取的相关章节。此外，该指南还提供了许多关于深度学习和图像处理的实验代码和工具。
5. ACM Digital Library：ACM数字图书馆是一个提供大量学术资源的在线数据库，其中包括了许多关于图像处理和特征提取的研究论文。这些论文详细介绍了各种图像融合技术和算法，可以帮助研究者了解最新的研究成果和技术进展。
6. MIT OpenCourseWare：麻省理工学院的开放课程资源库提供了许多关于图像处理和特征提取的课程，其中包括了一些关于AI图像融合技术的教程。这些课程可以帮助学生了解图像处理的基本概念和方法。
7. Coursera：Coursera是一个在线教育平台，提供了许多关于计算机科学和工程的课程。其中，有一些课程专门介绍了深度学习和图像处理，包括了一些关于AI图像融合技术的实验和项目。
8. GitHub：GitHub是一个开源社区，有许多开发者在这个平台上分享他们的代码和项目。其中，有一些关于AI图像融合技术的开源项目，如DeepLabCut、U-Net等，这些项目可以帮助开发者学习和实践相关的技术。
9. Reddit：Reddit是一个社交论坛，有许多关于AI和机器学习的子版块。在这些子版块中，可以找到许多关于AI图像融合技术的讨论和问题解答。例如，“Machine Learning”子版块中的“Image Fusion”话题讨论了许多关于AI图像融合技术的问题和解决方案。
10. IEEE Xplore：IEEE Xplore是一个提供科学、技术和工程领域的学术文章的在线数据库。其中，有许多关于AI图像融合技术的期刊文章和技术报告，可以帮助研究者了解最新的研究成果和技术进展。
