기존 호모그래피 추정 기술은 다중 스펙트럴 영상 간 스펙트럴 및 기하학적 차이로 인해 안정성과 정확성이 부족했습니다. 또한, 지도 학습 방식은 많은 추론 시간을 요구하는 문제가 있었습니다. 본 기술은 이러한 한계를 극복하기 위해 다중 스펙트럴 영상 기반의 새로운 호모그래피 추정 방법을 제안합니다. 스타일 증강 모듈을 통해 스펙트럴 차이를 완화하고, 특징-마스크 모델로 스케일 강변성을 지닌 마스크 맵을 생성하여 호모그래피 변환 행렬을 안정적으로 학습합니다. 이를 통해 빠르고 정확한 호모그래피 추정 결과를 도출하며, 특히 얇고 긴 객체에 대한 정합 정확도를 획기적으로 향상시킵니다. 본 기술은 이기종 카메라 영상의 정밀한 정렬을 가능하게 합니다.