전통적인 거리 기반 유사도 측정 함수가 이종 원격 탐사 영상 정합 작업에서 잡음에 취약한 문제를 해결하기 위해, 변분 근사 해법을 이용한 KL 발산 기반 적외선/가시광선 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 먼저, 적외선 실시간 영상과 가시광선 기준 영상에서 각각 에지 특징을 추출하여 이종 영상의 공통 특징을 얻는다; 그다음 영상 촬영 자세 정보를 이용해 적외선 영상 에지 특징 점 집합에 대해 정사 보정을 수행하고, 적외선/가시광선 영상 특징 점 집합에 대해 각각 가우시안 혼합 모델을 구축한다; 이어서 두 가우시안 혼합 모델 간의 KL(쿨백-라이블러) 발산 값을 영상 유사도 측정 함수로 사용하고, 제약이 있는 변분 매개변수를 도입하여 라그랑주 승수법으로 해를 구해 KL 발산 값을 근사적으로 계산한다; 마지막으로 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용해 최적 정합 매개변수를 탐색하여 영상 정합을 실현한다. 원격 탐사 영상 비교 실험 결과, 본 방법의 정합 매개변수 평균 제곱근 오차는 2.5이고 평균 실행 시간은 1.5초이며, 가우시안 잡음 분산과 소금-후추 잡음 계수가 0.07일 때도 정확한 정합이 가능함을 보였다. 이는 본 방법이 높은 견고성과 연산 효율성을 갖고 있음을 나타낸다.

변분 근사법;KL 발산;영상 정합;원격 탐사 영상