기존 RGB 및 열화상 영상은 각기 다른 촬영 원리로 인해 시각적 세부 정보 손실 및 도메인 간 격차 문제를 겪고 있습니다. 이는 자율주행, 장소 인식 등 컴퓨터 비전 분야의 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 다중 스펙트럼 영상 변환 기술을 제시합니다. 학습된 불변 모델을 활용하여 멀티스펙트럼 도메인(예: RGB-열화상) 간 의미 있는 공통 정보를 포함하는 '도메인 불변 영상'을 생성합니다. 이를 통해 각 도메인 영상을 효과적으로 변환하고, 도메인 간의 격차를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이 기술은 열악한 조명 조건에서도 정밀한 객체 인식 및 위치 인식이 가능하게 하여, 자율주행 등 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성능 향상을 제공합니다. 본 발명은 복잡한 환경에서도 안정적인 영상 처리 성능을 확보하는 데 기여합니다.