적외선과 가시광선 이미지 융합 과정에서 발생하는 세부 정보 손실, 경계 흐림 및 인공물 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 융합 이미지 품질을 보장하면서 연산 효율성을 효과적으로 향상시키는 빠른 교대 유도 필터를 제안하였다. 이 방법은 CNN(합성곱 신경망)과 적외선 특징 추출을 결합하여 효과적인 융합을 수행한다. 먼저, 원본 이미지에 대해 사분 트리 분해와 베지어 보간법을 이용하여 적외선 밝기 특징을 추출하고, 가시광선 이미지와 결합하여 초기 융합 이미지를 얻는다. 다음으로, 빠른 교대 유도 필터를 통해 원본 이미지의 기본층과 세부층 정보를 획득하며, 기본층은 CNN과 라플라스 변환으로 융합된 기본 이미지를, 세부층은 현저도 측정 방법을 통해 융합된 세부 이미지를 얻는다. 마지막으로 초기 융합 이미지, 기본 융합 이미지 및 세부 융합 이미지를 합산하여 최종 융합 결과를 얻는다. 본 알고리즘에 포함된 빠른 교대 유도 필터와 특징 추출 성능은 최종 융합 결과에 풍부한 텍스처 세부 정보와 선명한 경계를 포함하도록 한다. 실험 결과 본 알고리즘의 융합 결과는 시각적 충실도가 우수하며, 정보 엔트로피, 표준편차, 공간 주파수, 웨이브릿 특징 상호 정보, 시각 충실도 및 평균 기울기가 각각 평균 9.9%, 6.8%, 43.6%, 11.3%, 32.3%, 47.1% 향상되었음을 보였다.

빠른 교대 유도 필터;적외선 특징 추출;합성곱 신경망;적외선과 가시광선 이미지 융합