在军事夜视应用中，如何运用FPDE算法融合红外与可见光图像，以提高目标识别性能并确保边缘信息的完整性？

军事夜视应用中，FPDE（分数阶偏微分方程）算法在红外与可见光图像融合上具有独特的保边缘能力和增强对比度的特性，这对于提高目标识别性能至关重要。为了实现这一点，首先需要了解FPDE算法的核心原理和它在图像融合中的应用。FPDE算法能够处理具有非局部性的图像特征，通过分数阶的微分操作，可以更精细地保留和增强图像的边缘信息。

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)

在实际操作中，首先需要分别获取红外和可见光图像，然后使用FPDE算法对这两种图像进行融合处理。具体步骤包括：
1. 对获取的红外和可见光图像进行预处理，比如灰度转换、直方图均衡化等，以减少噪声和增强图像对比度。
2. 应用FPDE模型，构建相应的分数阶偏微分方程，设计适合红外和可见光图像融合的滤波器。
3. 使用FPDE算法对图像进行多尺度分解，常见的分解方法包括拉普拉斯金字塔、梯度金字塔等。
4. 在各个分解层面上，选择合适的融合策略，如基于区域的融合或基于像素的融合，同时确保边缘信息的完整性和清晰度。
5. 将处理过的分解层进行逆变换，最终得到融合后的图像。

在融合过程中，为确保边缘信息的完整性，可以采用边缘保留分解技术（Edge-Preserving Decomposition），如引导滤波（Guided Filter）等方法，来优化融合算法，减少边缘模糊。

通过以上步骤，FPDE算法可以有效地在红外和可见光图像融合中发挥作用，生成具有高视觉效果和信息丰富度的图像，进而提高军事夜视应用中的目标识别性能。为了更好地理解和实践这些技术，建议深入学习《红外与可见光图像融合技术：基于FPDE的算法探讨》一书。该资源详细介绍了FPDE算法及其在图像融合中的应用，是解决当前问题的宝贵参考资料。

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)