首次提出泊松融合框架,奠定了理论基础。 论文链接 扩展研究 Agarwala, A., et al. (2004)."Interactive Digital Photomontage".SIGGRAPH. 结合泊松融合与多图像拼接。 Farbman, Z., et al. (2009)."Edge-Preserving Decompositions for Multi-Scale Tone and Detail Manipulation". 改进梯度域处理的效率。 4.3 工...
有标号的像素为图像融合要插入的内容像素,红色的像素代表内容的边界。 大家现在可以回顾下上面的泊松方程求解的 [公式] 的图像的例子。 我们先以标号1的像素举个例子,方便大家理解下面的式子是怎么构造出来的 像素1up指的是像素1上面的像素,其他的类似。然后我们前面说了求解泊松方程时边界像素是已知的即,像素1的up...
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...
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。
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。
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...
点云泊松融合流程 点云泊松融合需先获取高质量原始点云数据。对采集到的点云进行噪声去除以提升质量。采用合适方法进行点云的预处理工作。预处理时要考虑点云密度的均匀性调整。点云泊松融合依赖准确的法向量估计。法向量估计精度影响融合后模型的平滑度。构建泊松方程是融合流程的关键步骤。泊松方程构建要依据点云的...
——泊松方程的理论推导 ——从物理模型跨入图像模型以及算法详解 本部分我们将讨论算法的离散化数值实现,并给出相应的MATLAB代码,实现结果如图下图(左图)所示,可见图像融合的效果还是非常理想。