This research aims at developing a multi-sensor image fusion method, which can represent distortionless details of input images without loss of information and enhance the contrast in an output image. The proposed multi-resolution fusion algorithm uses a gradient-based wavelet structure. High bands (LH-band, HL-band, and HH-band) are appropriately fused so as to preserve the gradient information of input images. Meanwhile, the baseband (LL-band) is fused by considering the degree of contribution of each input image to the contrast of output image. For the evaluation of the proposed algorithm, we compare the two conventional algorithms; a DWT-based algorithm and a gradient-based algorithm. Experimental results clearly demonstrate that, compared to the DWT-based fusion algorithm, the proposed algorithm effectively reduces ringing artifacts for edges, and also greatly enhances the overall contrast. And, compared to the gradient-based algorithm, the proposed one reduces ringing artifacts for diagonal edges and reduces information loss.
본 연구는 입력 영상들의 detail이 결과 영상에서 최대한 손실 및 왜곡 없이 정확히 표현되고, 결과 영상의 contrast가 전반적으로 좋아지도록 하는, 새로운 multi-resolution을 이용한 multi-sensor 영상 융합 방법을 제안한다. 새로운 방법이란, 한 마디로 gradient 기반 wavelet 구조 영상 융합 방법이다. 입력 영상들은 융합을 하기 위해서 wavelet 구조로 나누어지는데, high-bands (LH-band, HL-band, HH-band)는 gradient representation을 사용해서 융합을 수행한다. Baseband (LL-band)는 입력 영상들이 결과 영상의 contrast에 미치는 영향이 어느 정도인지를 고려해서 융합을 수행한다. 제안한 방법은 기존의 DWT 기반 융합 방법과 gradient 기반 융합 방법과의 비교를 통해서 성능이 평가된다. 실험 결과들은 제안한 방법이 DWT 기반 융합 방법에 비해서는 horizontal edges와 vertical edges, 그리고 diagonal edges에 대해서 ringing artifacts가 줄어들고, contrast는 크게 향상됨을 나타낸다. 그리고, gradient 기반 융합 방법에 비해서는 diagonal edges에 대해서 ringing artifacts가 줄어들고, 결과 영상에서 입력 영상들의 정보의 손실이 적음을 나타낸다.
