다중 스펙트럼 이미지 합성을 수행할 때, 촬영 요구 및 서로 다른 파장대 이미지의 정보 차이로 인해 낮은 중첩률 조건에서 전파장 스펙트럼 이미지의 빠른 합성이 불가능하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 위상 상관성을 강화한 적응형 저중첩률 다중 스펙트럼 이미지 빠른 합성 알고리즘을 제안한다. 다중 스펙트럼 이미지 정보 엔트로피가 최대인 채널을 기준 채널로 사용하여, 이미지 상관성 강화 분할 방법을 설계하고, 기준 채널 하의 인접한 두 렌즈의 스펙트럼 이미지를 특정 스텝 크기로 절단하여 매칭 대상 스펙트럼 이미지의 중첩률을 높인다; 최소 제곱법을 도입하여 분할 횟수 및 분할 스텝 크기를 동적으로 조절함으로써 상대 변위 최적화와 동시에 알고리즘의 적응성과 정확도를 향상시킨다; 서로 다른 채널의 인접한 두 부씬 이미지 변위량 일치 원칙을 이용하여, 기준 채널 변위량 위치 매핑을 통해 정보량 부족으로 인해 개별 채널의 합성이 불가능한 문제를 해결함과 동시에 다중 스펙트럼 이미지 합성 효율성을 향상시킨다. 실험 결과, 본 방법은 중첩률이 5% 이상인 16채널 스펙트럼 이미지의 빠른 합성을 실현하며, 전체 합성 품질과 시간 비용 면에서 Harris, SIFT, FAST-SURF, BRISK-ORB 네 가지 알고리즘보다 우수하여 일정한 실용적 가치를 갖는다.

위상 상관법; 다중 스펙트럼 이미지 합성; 저중첩률; 상관성 강화; 최소 제곱법