在军事夜视应用中，如何利用FPDE算法进行红外与可见光图像的融合，并保留边缘信息？

在军事夜视应用中，利用FPDE算法进行红外与可见光图像的融合，核心在于运用分数阶偏微分方程的特性来提升图像融合质量。FPDE算法由于其非局部性和边缘保留的特性，在融合过程中可以有效地保留图像的细节信息，同时增强图像的对比度和层次感。

参考资源链接：[红外与可见光图像融合技术：基于FPDE的算法探讨](https://wenku.csdn.net/doc/6z6tn678do?spm=1055.2569.3001.10343)

具体操作过程中，首先需要对红外与可见光图像进行预处理，包括图像的配准，以确保两种传感器图像之间的对齐。接下来，可以采用小波变换或金字塔变换等多尺度融合方法对图像进行分解。例如，拉普拉斯金字塔算法可以被用来将图像分解为不同的频率层次，然后对每一层的细节进行FPDE处理，以保留重要的边缘信息。

FPDE融合算法涉及的关键步骤包括：1) 定义适当的分数阶微分算子；2) 应用FPDE到分解后的各个频率层；3) 通过求解分数阶微分方程得到增强的细节图层；4) 将处理后的图层融合并重建出最终的融合图像。这一步骤需要精心设计算法，确保融合后的图像既能够保留红外图像中的温度信息，又能够结合可见光图像的视觉信息，实现边缘信息的保留和图像质量的提升。

最终的融合图像应当展现出比单独使用红外或可见光图像更好的目标检测和识别能力，特别是在夜间或低光照条件下。对于想要深入学习这一过程的读者，我推荐查阅《红外与可见光图像融合技术：基于FPDE的算法探讨》，该资源详细介绍了FPDE算法的原理以及在图像融合中的具体应用，可以作为理解并掌握该技术的重要参考书籍。

参考资源链接：[红外与可见光图像融合技术：基于FPDE的算法探讨](https://wenku.csdn.net/doc/6z6tn678do?spm=1055.2569.3001.10343)