Recientemente, la fusión de imágenes se ha convertido en uno de los campos más prometedores en el procesamiento de imágenes ya que desempeña un papel esencial en diferentes aplicaciones, como el diagnóstico médico y la clarificación de imágenes médicas. La Fusión de Imágenes Médicas Multimodales (FIMM) mejora la calidad de las imágenes médicas al combinar dos o más imágenes médicas de diferentes modalidades para obtener una imagen fusionada mejorada que es más clara que las originales. Elegir la mejor técnica de FIMM que produzca la mejor calidad es uno de los problemas importantes en la evaluación de técnicas de fusión de imágenes. En este documento se presenta una encuesta completa sobre técnicas de FIMM, junto con modalidades de imágenes médicas, pasos y niveles de fusión de imágenes médicas, y la metodología de evaluación de FIMM. Hay varias modalidades de imágenes, como Tomografía Computarizada (TC), Tomografía por Emisión de Positrones (PET), Imágenes por Resonancia Magnética (MRI) y Tomografía Computarizada por Emisión de Fotón Único (SPECT). Las técnicas de fusión de imágenes médicas se categorizan en seis categorías principales: dominio espacial, fusión de transformadas, lógica difusa, métodos morfológicos y métodos de representación dispersa. Los niveles de FIMM son a nivel de píxel, a nivel de características y a nivel de decisión. Las métricas de evaluación de calidad de fusión se pueden categorizar como métodos de evaluación subjetiva/cualitativa y objetiva/cuantitativa. Además, también se presenta una comparación detallada entre los resultados obtenidos para técnicas significativas de FIMM para resaltar los pros y los contras de cada técnica de fusión.