야간 저조도 환경에서 지뢰 살포 대상과 주변 지면 배경 간의 스펙트럼 강도 차이가 약한 문제를 극복하기 위해, 엔드 투 엔드 비지도 가시광 편광 영상 융합 강화 알고리즘을 연구하였다. 융합 영상은 지뢰 살포의 편광 특성을 이용하여 야간에 지뢰 대상을 강화하면서 장면의 세부 텍스처 정보를 최대한 유지한다. 융합 알고리즘 네트워크는 특징 추출 모듈, 특징 융합 모듈 및 영상 재구성 모듈로 구성된다. 특징 융합 측면에서는 하이브리드 어텐션 메커니즘을 도입하여 네트워크가 특징 텐서에서 중요한 정보를 추출하는 능력을 강화하였다. 또한 픽셀 내용 분포 기반 손실 함수를 설계하여 융합 영상이 소스 영상의 중요한 픽셀 영역 특징을 더 많이 보존하도록 유도하여 네트워크의 엔드 투 엔드 출력을 실현하였다. 야간 지뢰 살포 데이터셋을 대상으로 7가지 주류 영상 융합 기법과 주관적 및 객관적 평가를 수행하였으며, SSIM, VIF 등 8가지 평가지표에서 동종 최고 성능을 나타냈다. YOLOv5 모델에서 융합 강화된 영상은 지뢰 탐지 작업에서 강도 영상보다 우수한 성능을 보였다(mAP@0.5 8% 향상, mAP@0.5:0.95 11% 향상). 본 모델은 선진성을 갖추었으며 후속 지뢰 대상 탐지 작업에 긍정적인 영향을 미친다.

영상 융합; 지뢰 살포; 편광 특성; 가시광; 저조도