赤外線と可視光画像の融合において、細部情報の欠落、エッジのぼやけ、アーティファクトの問題を解決するために、本研究では融合画像の品質を確保しつつ、運用効率を効果的に向上させる高速交互ガイドフィルタを提案する。この方法は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と赤外線特徴抽出を組み合わせて効果的な融合を行う。まず、元画像に対して四分木分解とベジエ補間を用いて赤外線輝度特徴を抽出し、可視光画像と組み合わせて初期融合画像を得る。次に、高速交互ガイドフィルタにより元画像の基本層と細部層の情報を取得し、基本層はCNNとラプラス変換により融合された基本画像、細部層は顕著性測定法により融合された細部画像を得る。最後に、初期融合画像、基本融合画像、細部融合画像を加算して最終的な融合結果を得る。本アルゴリズムにおける高速交互ガイドフィルタおよび特徴抽出の性能により、最終融合結果には豊富なテクスチャ詳細情報と鮮明なエッジが含まれる。実験により、本アルゴリズムの融合結果は視覚的忠実度に優れ、情報エントロピー、標準偏差、空間周波数、小波特徴相互情報、視覚的忠実度、および平均勾配がそれぞれ平均9.9％、6.8％、43.6％、11.3％、32.3％、47.1％向上したことが示された。

高速交互ガイドフィルタ;赤外線特徴抽出;畳み込みニューラルネットワーク;赤外線と可視光画像の融合