En las aplicaciones de procesamiento de imágenes, las técnicas de fusión de imágenes ganan popularidad porque combinan las características más apropiadas de diferentes imágenes fuente con el fin de generar una sola imagen que contenga más información y sea más beneficiosa. En este documento, inicialmente, hemos analizado las técnicas convencionales de fusión de imágenes en los dominios espacial y de transformación. Estas técnicas enfrentan numerosos desafíos, como bajo contraste, ruido y redundancia. Para superar estos desafíos, se utilizan métodos de fusión de imágenes adaptativas que emplean algoritmos de optimización inspirados en la naturaleza (YSGA). Estos algoritmos buscan la solución óptima para la técnica de fusión de imágenes basada en la función objetivo. Por lo tanto, el enfoque principal de este documento es estudiar y analizar los algoritmos de optimización basados en varios factores.