입력부로부터 두 개의 소스 영상()을 입력받고, 상기 소스 영상에서 공동 희소 표현(Joint Sparse Coefficients)을 이용하여 공통 영상과 2개의 혁신 영상()으로 분해하는 공동 희소 표현 분해부;상기 소스 영상을 Kirsch 연산자로 처리되어 관심 영역을 감지하는 돌출맵()을 추출하고, 상기 혁신 영상을 기초로 상기 추출한 돌출맵을 공동 양방향 필터(Joint Bilateral Filter, JBF)에 적용하여 가중치맵()을 생성하는 가중치맵 구성부; 및롤링 가이드 필터(Rolling Guidance Filter, RGF)에 의해 상기 혁신 영상의 다중 스케일 분해를 수행하여 상세 레이어((i=1,2,...,K-1), (i=1,2,...,K-1))와 기본 레이어(BA, BB)를 얻는 다중 스케일 분해부를 포함하며,상기 가중치맵 구성부는 상기 공동 양방향 필터(JBF)를 이용하여 하기의 수학식 1에 의해 상기 가중치맵()을 필터링하여 최종 가중치맵(,)을 획득하는 다중 영상 융합 장치.[수학식 1]여기서, 는 공지된 기술인 공동 양방향 필터의 프로세스이고, 는 공간 표준 편차, 는 범위 표준 편차임.

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청구항 1에 있어서,상기 가중치맵 구성부는 최종 가중치맵(,)을 상기 상세 레이어((i=1,2,...,K-1), (i=1,2,...,K-1))에 각각 곱한 후, 더하여 하기의 수학식 2에 의해 융합된 상세 레이어()를 출력하는 다중 영상 융합 장치.[수학식 2]

청구항 3에 있어서,상기 다중 스케일 분해부는 상기 기본 레이어들을 엔트로피 기반 융합 규칙에 의해 융합하여 기본 레이어(FB)를 재구성하는 다중 영상 융합 장치.

청구항 4에 있어서,하기의 수학식 3에 의해 상기 융합된 상세 레이어()와 상기 기본 레이어()를 합쳐서 융합된 혁신 영상()을 생성하는 영상 재구성부를 더 포함하는 다중 영상 융합 장치.[수학식 3]

청구항 5에 있어서,상기 영상 재구성부는 하기의 수학식 4에 의해 상기 융합된 혁신 영상()과 상기 공통 영상(C)을 합쳐서 융합된 최종 영상(F)을 생성하는 다중 영상 융합 장치.[수학식 4]

청구항 1에 있어서,상기 가중치맵 구성부는 상기 가중치맵()을 하기의 수학식 5에 의해 픽셀별 비교를 통해 획득하는 다중 영상 융합 장치.[수학식 5]여기서, 는 픽셀 좌표, 각 픽셀 위치()에서 더 큰 돌출값을 가진 하나의 초기 가중치는 1로 설정되고, 다른 하나는 0으로 설정됨.

청구항 1에 있어서,상기 가중치맵 구성부는 상기 공동 양방향 필터(JBF)의 적용 시 상기 가중치맵() 간의 차이를 향상시키기 위한 가이드 영상으로 상기 2개의 혁신 영상()을 이용하는 다중 영상 융합 장치.

입력부로부터 두 개의 소스 영상()을 입력받는 단계;상기 소스 영상은 공동 희소 표현(Joint Sparse Coefficients)을 이용하여 공통 영상과 2개의 혁신 영상()으로 분해하는 단계;상기 소스 영상을 Kirsch 연산자로 처리되어 관심 영역을 감지하는 돌출맵()을 추출하는 단계;상기 혁신 영상을 기초로 상기 추출한 돌출맵을 공동 양방향 필터(Joint Bilateral Filter, JBF)에 적용하여 가중치맵()을 생성하는 단계; 및롤링 가이드 필터(Rolling Guidance Filter, RGF)에 의해 상기 혁신 영상의 다중 스케일 분해를 수행하여 상세 레이어((i=1,2,...,K-1), (i=1,2,...,K-1))와 기본 레이어(BA, BB)를 얻는 단계를 포함하며,상기 가중치맵을 생성하는 단계는,상기 공동 양방향 필터(JBF)를 이용하여 하기의 수학식 1에 의해 상기 가중치맵()을 필터링하여 최종 가중치맵(,)을 획득하는 단계를 더 포함하는 다중 영상 융합 방법.[수학식 1]여기서, 는 공지된 기술인 공동 양방향 필터의 프로세스이고, 는 공간 표준 편차, 는 범위 표준 편차임.

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청구항 9에 있어서,상기 최종 가중치맵(,)을 상기 상세 레이어((i=1,2,...,K-1), (i=1,2,...,K-1))에 각각 곱한 후, 더하여 하기의 수학식 2에 의해 융합된 상세 레이어()를 출력하는 단계를 더 포함하는 다중 영상 융합 방법.[수학식 2]