泊松融合算法（Poisson Blending）是一種圖像處理技術，旨在將一幅圖像自然地融合到另一幅圖像中。該算法基於兩個關鍵假設：
源圖像和目標圖像之間存在一個共同的區域用於融合。
在融合區域內，對應像素位置具有相同或相似的顏色值。
算法的核心是找到一個映射函式，該函式在融合區域內儘可能滿足上述假設。泊松融合算法的原理可以總結如下：
原理概述：算法通過解決一個泊松方程來實現圖像融合。泊松方程定義為 `div(grad(u))=f`，其中 `u` 代表圖像中每個像素的灰度值，而 `f` 代表每個像素的梯度值。通過計算源圖像和目標圖像之間的梯度差異來得到 `f` 值，然後找到一個映射函式，使得該函式在融合區域內滿足泊松方程。最後，將映射函式套用於源圖像中的像素，並將結果與目標圖像融合，生成最終的合成圖像。
特點：泊松融合算法無需進行精確的摳圖操作，就能得到非常自然的結果。這使得它在圖像處理領域中成為一個非常受歡迎的選擇。
步驟：
計算兩幅圖像之間的梯度場。
對梯度場進行Mask操作，提取待融合區域的梯度場。
將待融合區域的梯度場與另一幅圖像的梯度場融合，得到合成圖像的梯度場。
對合成圖像的梯度場求偏導，計算散度。
通過散度構建係數矩陣並求解約束方程，以得到最終的合成圖像。
泊松融合算法也被稱為Seamless clone，它通過最佳化一個方程來實現兩幅圖像之間的「無縫」融合。這個過程中，算法儘量在和base邊界處保持相關的亮度，同時保留剪下過來圖像的梯度，使得兩張圖像看起來像是無縫拼接在一起。