기존 적외선 및 가시광 영상 융합 결과에서 목표가 흐릿하고 질감 세부가 손실되며 잔상 등의 문제가 있는 점을 해결하기 위해, 목표 강화와 나비 최적화를 기반으로 한 적외선 및 가시광 영상 융합 알고리즘을 제안하였다. 적외선 영상의 영상 형성 메커니즘으로 인해 융합 목표의 경계가 흐릿해지는 문제를 해결하기 위해 목표 경계 강화 기반 적외선 영상 강화 모듈을 구축하였고, 가시광 영상의 품질 저하로 인해 융합 영상에서 세부 정보가 결손되는 문제를 해결하기 위해 색 복원 인자를 포함한 다중 스케일 Retinex 가시광 강화 모듈을 마련하였다. 그리고 4차 편미분 방정식-주성분 분석법을 이용해 적외선 및 가시광 강화 영상의 경계를 각각 평활 처리하여 융합 결과에 존재하는 잔상 문제를 해결하였으며, 최종 융합 결과가 목표를 강조하면서 더 많은 질감 세부를 보존할 수 있도록 나비 최적화 기반 영상 재구성 모듈을 설계하여 재구성 영상 가중치의 적응적 할당을 실현하였다. 제안한 알고리즘의 우수성을 검증하기 위해 TNO, INO, M3FD, RoadScene 데이터셋에서 6가지 고전 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과는 비교 알고리즘에 비해 본 알고리즘이 정보 엔트로피, 공간 주파수, 평균 제곱 오차, 결합 엔트로피, 시각 정보 충실도, 자연 장면 등 6개의 객관적 평가 지표에서 각각 평균 9.24%, 38.88%, 51.11%, 4.65%, 35.44%, 19.36% 향상되었으며, 융합 결과의 목표 경계가 뚜렷하고 대비가 강하며 잔상이 없고 질감 세부가 풍부함을 보여주었다.

영상 융합; 적외선 영상; 가시광 영상; 다중 스케일; 나비 최적화