적외선 및 가시광 영상 융합에서 열 대상 정보 손실, 경계 구조 흐림, 세부 손실 등의 문제를 해결하기 위해 다중 계층 분해 기반의 영상 융합 알고리즘을 제안한다. 먼저 구조 텍스처 분해를 사용하여 원본 영상을 세부층과 구조층으로 분해하고, 세부층은 구조 유사성과 L₂ 노름 기반 융합 규칙을 사용해 융합 및 강화한다; 그다음 구조 평균법을 제안하여 구조층을 명도층과 기본층으로 분해하며, 명도층은 절대값 최대 융합을 사용하고, 기본층에는 다중 지표 기반 융합 규칙을 설계하여 융합한다; 마지막으로 각 하위 융합 영상을 재구성하여 최종 융합 영상을 얻는다. 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 9가지 적외선 및 가시광 영상 융합 알고리즘과 비교하였으며, 공간 주파수, 평균 기울기, 경계 강도, 분산, 시각적 충실도, 인간 시각 기반 지표 및 정보 엔트로피 등 7가지 객관적 영상 평가 지표를 사용하였다. 5가지 주요 지표에서 각각 27.4%, 36.5%, 38.2%, 8.5%, 23.5%의 향상을 달성하였다. 실험 결과 본 알고리즘은 적외선 열 대상을 효과적으로 보존하면서 경계 구조와 텍스처 세부 사항을 잘 유지하며, 객관적 평가 지표에서 더 우수한 성능을 보였다.

영상 처리;영상 융합;구조 텍스처 분해;적외선 영상;가시광 영상