본 논문은 RGB와 열화상(THR) 데이터의 상호 보완적인 강점을 통합하여 심도 추정 정확도와 강건성을 향상시키는 새로운 다중 모드 심도 추정 모델인 RTFusion을 제안합니다. RGB 모드는 풍부한 질감과 색상 정보를 제공하고, THR 모드는 극한 조명 조건에서도 안정성을 보장하는 열 패턴을 포착합니다. RTFusion은 상호 보완적 주의(MCA) 모듈과 에지 세부 정보 보존을 향상시키는 에지 두드러짐 향상 모듈(ESEM)로 구성된 독창적인 융합 메커니즘인 EGFusion을 통합합니다. MS2 및 ViViD++ 데이터셋에 대한 종합적인 실험 결과, 제안된 모델은 야간, 강우, 강한 눈부심 조건을 포함한 다양한 어려운 환경에서 일관되게 고품질 심도 맵을 생성하는 것을 보여줍니다. 자율 주행, 로봇 공학, 증강 현실과 같이 신뢰할 수 있는 심도 추정이 필요한 응용 분야에서 제안된 방법의 잠재력을 강조합니다.
