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泊松融合原理


泊松融合的核心思想不是让需要融合的两张图像直接叠加,而是让目标图像(dst)在融合部分根据源图像(src)的引导场(实际是梯度场 gradient field )“生长”出新的图像。

泊松融合原理_c++

如图所示,只需要提供源图像的梯度场,让目标图像根据自身特点,按照源图像对应的梯度场生成融合部分。由于目标图像是按照自身特点出发生成融合区域,相比直接clone抠图的融合结果会显得更加自然。



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