기존 적외선 및 가시광 영상 융합 알고리즘에서 발생하는 세부 텍스처 정보의 불명확함과 가장자리 정보 보존이 미흡한 문제를 해결하기 위해, 분수차수 두드러짐 및 개선된 양자 불꽃놀이 알고리즘 기반의 비다운샘플링 Shearlet 변환(NSST) 영역 영상 융합 방법을 제안한다. 먼저 적외선 및 가시광 영상을 NSST 분해하며, 저주파 성분은 분수차수 미분 강화 기반의 두드러짐 검출을 수행한다; 이후 두드러짐 지도 일치도 융합 규칙에 따라 융합하며, 고주파 부대역은 그래디언트 변화 및 명암 차이를 가중치로 하는 전략으로 융합한다; 다음으로 양자 불꽃놀이 알고리즘을 개선하고 고저주파 융합 매개변수를 최적화한다; 마지막으로 최적 융합 영상을 출력한다. 실험을 통해 분수차수 미분 강화 기반 두드러짐 검출은 우수한 시각적 두드러짐 효과를 가지며, 개선된 양자 불꽃놀이 알고리즘은 강력한 최적화 능력과 높은 수렴 효율을 보이며, 제안된 방법은 적외선 및 가시광 영상의 세부 정보를 효과적으로 통합하며 기존 방법과 비교해 우수한 융합 효과와 강한 적응성을 가지며 인위적 개입이 필요 없음을 입증하였다.

적외선 및 가시광 영상 융합; 비다운샘플링 Shearlet 변환; 분수차수 미분; 두드러짐 검출; 양자 불꽃놀이 알고리즘