红外与可见光图像融合技术：基于FPDE的算法探讨

"本文探讨了基于分数阶偏微分方程(Fractional-Order Partial Differential Equations, FPDE)的红外与可见光图像融合算法在军事和夜视应用中的重要性。文章介绍了图像融合的两类主要类型——单传感器图像融合和多传感器图像融合，并强调了多源图像融合技术在克服单一传感器局限性上的优势。研究重点放在军事和夜视场景中，红外（IR）和可见光（VI）传感器图像的融合，这两种传感器分别提供了温度和视觉信息，对于目标检测和识别至关重要。 图像融合技术分为单尺度或空间域融合和多尺度融合。单尺度融合直接在源图像的原始尺度上进行，而多尺度融合则通过金字塔变换、小波变换或边缘保留分解等方法在多个层次上操作。其中，拉普拉斯金字塔算法是最早的多尺度融合方法之一，它将图像分解成不同级别的系数并进行融合，最后重建出融合图像。此外，梯度金字塔和对比度金字塔也是基于金字塔变换的融合策略。例如，李建林等人提出了一种基于梯度金字塔的融合方法，提升了图像的清晰度和信息含量。 在20世纪90年代，小波变换逐渐被引入图像融合领域，利用其多分辨率分析能力来提取不同尺度和方向的图像特征。小波融合方法可以更精细地处理图像细节，适应不同类型的图像特征。近年来，随着分数阶微分方程（FPDE）在图像处理中的应用，FPDE融合算法因其非局部性和良好的保边缘特性而受到关注。FPDE融合能够在保持图像细节的同时，增强图像的对比度和层次感，特别适用于红外与可见光图像的融合，因为这两类图像具有不同的特征分布。 FPDE的红外与可见光图像融合算法是通过结合两种传感器的优势，生成更具视觉效果和信息丰富度的融合图像，以增强目标检测和分析能力。这种方法不仅提高了图像质量，还有助于提升军事和夜视应用中的目标识别性能。"