photomontage后半部分梯度域融合gradient-domain fuse的思路与代码实现

最新推荐文章于 2025-02-04 19:40:29 发布

十三hhhhh

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yinhou1771/article/details/81662689

本文介绍了如何使用泊松融合解决图像拼接后的接缝问题，通过计算每块图像的梯度，形成合成梯度图，并计算散度，运用泊松方程求解，实现无缝融合。特别地，采用了第二类边界条件，并提供了关键代码段。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

经过图割过后，图像的每一块分布在了不同的图像，直接拼接在一起会有明显的接缝，为了解决这个问题需要用到泊松融合。

这里与poisson image edit不同的是这里不是一块一块两两融合到一起的，而是一次性全图融合到一块。

其重要思路是：

1.每一个块在自己的原图像中计算梯度

2.将梯度根据块拼接在一起，形成合成的梯度图

3.用这个梯度图计算散度

4.泊松等式求解Ax=b

需要注意的是这里用到的是第二类边界，而不是第一类边界。

下面是计算b的代码 b是一个列向量

templt = [0 0 0; 0 -1 1; 0 0 0];
GR1 = imfilter(double(TargetImgR), templt, 'replicate');%Rx梯度
GG1 = imfilter(double(TargetImgG), templt, 'replicate');%Gx梯度
GB1 = imfilter(double(TargetImgB), templt, 'replicate');%Bx梯度
templt = [0 0 0; 0 -1 0; 0 1 0];
GR2 = imfilter(double(TargetImgR), templt, 'replicate');%Ry梯度
GG2 = imfilter(double(TargetImgG), templt, 'replicate');%Gy梯度
GB2 = imfilter(double(TargetImgB), templt, 'replicate');%By梯度
templt = [0 0 0; -1 1 0; 0 0 0];
VR1 = imfilter(double(GR1), templt, 0);%Rx散度
VG1 = imfilter(double(GG1), templt, 0);%Gx散度
VB1 = imfilter(double(GB1), templt, 0);%Bx散度
templt = [0 -1 0; 0 1