赤外線画像と可視光画像の融合における熱目標情報の喪失、エッジ構造のぼやけ、細部の損失といった問題に対して、多層分解に基づく画像融合アルゴリズムを提案する。まず、構造テクスチャ分解を用いてソース画像を詳細層と構造層に分解し、詳細層には構造的類似性とL₂ノルムに基づく融合規則を用いて融合・強調を行う。次に、構造平均法を提案し、構造層を輝度層と基底層に分解し、輝度層には絶対値最大融合を適用し、基底層には複数指標に基づく融合規則を設計して融合する。最後に、各子融合画像を再構成して最終融合画像を得る。アルゴリズムの有効性を検証するために、9種の赤外線および可視光画像融合アルゴリズムと比較し、空間周波数、平均勾配、エッジ強度、分散、視覚的忠実度、人間視覚に基づく指標、情報エントロピーの7種類の客観的画像評価指標を用い、前5指標でそれぞれ27.4%、36.5%、38.2%、8.5%、23.5%の向上を達成した。実験結果は、本アルゴリズムが赤外線熱目標を効果的に保持しつつ、エッジ構造とテクスチャの細部を適切に保存し、客観的評価指標においても優れた効果を得られることを示している。

画像処理;画像融合;構造テクスチャ分解;赤外線画像;可視光画像