약광 환경에서 적외선 및 가시광 이미지 융합 결과의 대비 저하, 세부 질감 부족, 융합 시간 지연 문제를 해결하기 위해 개선된 다중 스케일 구조적 융합 방법을 제안하였다. 융합 전, 동적 범위 압축 알고리즘을 사용하여 약광 환경의 가시광 이미지를 향상시키고, 이후 다중 스케일 구조적 분해를 통해 향상된 가시광 이미지와 적외선 이미지를 저주파 및 고주파 정보로 분해하였다. 융합 과정에서는 저주파 정보를 융합하기 위해 제곱평균근오차 계수를 기반으로 한 방법을 제안하였으며, 정보 엔트로피 기반 가중치 적응 조정 전략으로 1차 융합된 고주파 정보를 2차 최적 융합하였다. 이후 다중 스케일 구조적 분해의 역변환을 통해 융합 이미지를 재구성하였으며, 마지막으로 명도 분류 기반 영역 픽셀 향상 알고리즘을 제안하여 융합 후 이미지의 대비를 높였다. 제안된 방법은 9가지 일반 융합 기법과 정성적·정량적 비교 분석되었으며, TNO 및 CVC-14 데이터셋에서의 실험 결과는 평균 기울기, 교차 엔트로피, 경계 강도, 표준 편차, 공간 주파수 지표에서 더 나은 객관적 평가 결과를 보였고, 전체적인 시각적 효과도 비교 기법보다 우수하였다. 본 방법의 융합 결과는 풍부한 세부 질감, 높은 선명도와 대비, 짧은 융합 시간을 특징으로 한다.

영상 처리;다중 스케일 구조적 융합;동적 범위 압축;제곱평균근오차;정보 엔트로피;대비