赤外線と可視光画像の融合におけるエッジのぼやけやコントラストの低さの問題に対して、二次元ウィンドウ経験モード分解（WEMD）と生成対抗ネットワーク再構成に基づく赤外線と可視光画像の融合アルゴリズムを提案する。赤外線および可視光画像をWEMDで分解し、固有モード関数成分と残余成分を得る。固有モード関数成分は主成分分析により融合し、残余成分は加重平均で融合し、初期融合画像を再構成する。次に、初期融合画像を生成対抗ネットワークに入力し、可視光画像と対抗的に競わせて背景情報を補完し、最終的な融合画像を得る。客観的評価指標には平均勾配、エッジ強度、エントロピー、構造類似性、および相互情報量を用い、他の5つの方法と比較して本アルゴリズムの各指標は平均で46.13％、39.40％、19.91％、3.72％、33.10％向上した。実験結果は、本アルゴリズムが元画像のエッジおよびテクスチャの細部を良好に保持し、赤外線画像の対象を強調し、視認性に優れ、客観的評価指標においても明確な優位性を持つことを示している。

画像融合;赤外線と可視光画像;ウィンドウ経験モード分解;生成対抗ネットワーク