OpenCV中集成了泊松融合,API为seamless Clone(),函数原型如下: 泊松融合是将一个src放进dst中,放置位置根据dst中P点为中心的一个前景mask大小范围内。融合过程会改变src图像中颜色以及梯度,达到无缝融合效果。 需要注意一点是,中心点P点的设置,最好是先根据前景mask算一个外接矩形框Rect,取Rect的中心点为P,保证Re...
泊松融合 松同学的老师,拉普拉斯。学图像或是信号的,一定对拉普拉斯算子和拉普拉斯卷积很熟悉。在泊松图像融合出现之前,也有一种叫Laplacian pyramid blending的融合算法。两者的效果可看...。泊松方程泊松方程是数学中一个常见于静电学、机械工程和理论物理的偏微分方程。方程形式如下: Δf =−ρ 这里的Δ 代表的是...
一、背景介绍 上一篇已经讲过alpha和金字塔融合基本实现,这里主要是继续对图像常用的泊松融合算法和他的一些性能版本实现的基本讲解。 二、原始版本 1、基本原理 图像泊松融合也是普遍使用的常规算法,很多小伙伴…
泊松图像编辑是泊松方程的一个重要应用,首先提出该应用的是Poisson image editing. SIGGRAPH 2003,该文章对现在的图像编辑技术有着非常重要的影响,随后的几年又出现了很多类似的图像编辑方法,如 [Jiaya Jia et al. Drag and-drop pasting]于2006年提出了最优的融合边界用于改进泊松图像编辑的效果,[Zeev Farbman et ...
泊松融合通过求解以下偏微分方程(泊松方程)实现: \Delta I = \text{div}(\mathbf{G})ΔI=div(G) 其中: \Delta IΔI是目标图像区域的拉普拉斯算子(二阶导数,表示颜色变化的平滑性)。 \mathbf{G}G 是源图像的梯度场(一阶导数,表示边缘和纹理)。
本人为图像处理的小白,在机缘巧合下,看到了泊松融合的图像处理,觉得很强大也十分有趣,对其中的数学原理也十分感兴趣。因此便查找了很多资料,包括原理加实现。这篇文章主要基于我自己对泊松融合的理解,再进行解释一遍,并将它进行实现,一个是帮助自己加深了解,第二个也算是作为自己的笔记。
1. 泊松融合梳理: 图像融合是图像处理的一个基本问题,目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中,为了使合成后的图像更自然,合成边界应当保持无缝。但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征,则直接合成后的图像会存在明显的边界。
泊松融合是一种基于泊松方程的图像融合技术,它在图像编辑、合成、拼接等领域有广泛应用。以下是对泊松融合在OpenCV中的详细解释: 1. 泊松融合的基本原理 泊松融合通过求解泊松方程来实现图像的无缝融合。它基于图像的梯度信息,通过最小化融合区域与目标图像背景之间的梯度差异,达到视觉上的无缝连接。泊松方程是一种偏微...
构建泊松方程:基于梯度信息和用户指定的边界条件,构建描述融合区域内像素值变化的泊松方程。 求解泊松方程:通过数值方法(如迭代法)求解泊松方程,得到融合后图像的像素值。 二、OpenCV中的泊松融合实现 在OpenCV中,泊松融合通过seamlessClone函数实现,该函数提供了便捷的API接口,让开发者能够轻松实现图像的无缝克隆。 函数...