文件名称:Image-Fusion

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泊松融合在某种意义上解决了图像融合的问题,但其在融合的过程中仅仅考虑了融入图像的梯度,而没有利用背景图像的梯度,因此,在使用泊松融合的过程中,需要对融入区域的标记较为准确,否则,会造成背景纹理的丢失,视觉上可以明显觉察图像融入的痕迹。因此,对公式稍作修改,在考虑前景的同时考虑背景的变化,可以得到更优的结果。-Poisson convergence in a sense solved the problem of image fusion, but it only considers the integration of image gradient in the integration process, but not the use of a background image gradient, therefore, the use of the Poisson integration process, the need for more accurate marker into the area, otherwise, it will result in the loss of background texture, image integration can clearly perceive the visual traces. Therefore, the formula slightly modified, in considering the prospect of taking into account the changes in the background, you can get better results.
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code

....\alignSource.m

....\color2gray.m

....\getMask.m

....\mask2chain.m

....\mixedBlend.m

....\poissonBlend.m

....\proj2_starter.asv

....\proj2_starter.m

....\result

....\......\Blend.jpg

....\......\Blend_Penguin.jpg

....\......\Blend_Rainbow.jpg

....\......\Mixed.jpg

....\......\Mixed_Rainbow.jpg

....\......\New Toy.png

....\......\New.jpg

....\......\New1.jpg

....\......\Old.jpg

....\......\old1.jpg

....\......\Original Toy.png

....\......\Plusm_Rainbow.jpg

....\......\Plus_Penguin.jpg

....\......\Plus_Rainbow.jpg

....\......\untitled.jpg

....\......\untitled0.jpg

....\......\untitled1.jpg

....\......\untitled2.jpg

....\samples

....\.......\colorBlindTest35.png

....\.......\im2.JPG

....\.......\im3.jpg

....\.......\penguin-chick.jpeg

....\.......\penguin.jpg

....\.......\Rainbow.jpg

....\.......\Sky.jpg

....\.......\Text - 1.jpg

....\.......\Texture.jpg

....\.......\toy_problem.png

....\toy_reconstruct.m

....\untitled.fig

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