기존 알고리즘에서 발생하는 낮은 대비, 세부 정보 및 텍스처의 심각한 손실 문제와 돌출성 검출 알고리즘의 노이즈 민감성, 적응성 및 내성 부족 문제를 극복하기 위해, 개선된 주파수 조정(FT) 돌출성 검출 기반 비하향 샘플링 윤곽파 변환(NSCT) 적외선 및 가시광선 융합 방법이 제안되었다. 먼저, 개선된 돌출 지도 추출 알고리즘을 사용하여 배경에서 목표를 구분하기 위해 적외선 영상을 대상으로 한다. 다음으로, NSCT를 사용하여 적외선 영상과 가시광선 영상을 고주파 및 저주파 서브밴드로 분해한다. 계산된 적외선 돌출 가중치 지도를 이용하여 저주파 서브밴드 계수를 지침적으로 융합하면 목표와 배경 간 대비를 잘 유지할 수 있다; 고주파 부분에는 지역 가중 에너지 규칙을 적용하고 가중 최소자승(WLS) 최적화를 통해 더욱 많은 세부 정보를 얻고 노이즈 영향을 줄일 수 있다. 마지막으로, 융합된 고주파 및 저주파 서브밴드 계수에 대해 NSCT 역변환을 수행하여 최종 융합 영상을 얻는다. 4개 영상 집합의 실험 비교 결과, 본 방법은 주관적으로 다른 방법들에 비해 목표가 두드러지고, 세부 추출이 풍부하며, 가장자리 잔상 현상이 뚜렷이 제거되고, 시각적 효과가 우수한 장점을 갖는다. 본 방법은 평균 기울기(AG), 정보 엔트로피(IE), 공간 주파수(SF), 상호 정보(MI)의 4가지 객관적 평가 지표에서 모두 최고 상태를 유지하며, 5가지 비교 방법과 비교하여 AG, IE, SF, MI 평균값이 각각 8.19%, 5.34%, 8.54%, 68.18% 향상되어 제안한 방법의 신뢰성과 유효성을 입증한다.

영상 융합; 비하향 샘플링 윤곽파 변환; 주파수 조정 돌출성 검출; 적외선 돌출 지도; 가중 최소자승 최적화