2+4+8+6-4*5=0 （若=f ）
则在泊松方程中
所以在合成后的图像中： 2+2+2+2-4*x=0 （ =f） --》x=2 所以 合成后的图像为： 2 2 2 2 2 22 2 2
泊松融合的原理： 【The mathematical tool at the heart of the approach is the Poisson partial differential equation with Dirichlet boundary conditions which specifies the Laplacian of an unknown function over the domain of interest, along with the unknown function values over the boundary of the domain.】 泊松方程求解的核心： 给定图像兴趣区域内部像素值的拉普拉斯，和边界区域的函数值（狄利克雷边界条件），我们找到一个兴趣区域的函数f实现对应的兴趣区域内部的插值，并且使得f(边界区域)=预先给定的边界区域的函数值。
案例： 如果现在给定如下一副图像： 1 2 34 5 6 78 9 10 1112 13 14 1516 【V(1)表示1处的像素值 div(1)表示1处的散度】如果我们已经知道div(6),div(7),div(10),div(11),在融合的实际过程中，就相当于是已知目标图像g的拉普拉斯，现在就是根据这个值和已知的边界区域f*的值来求融合后g在S中的值，从而实现融合。 【对于一个像素点的散度求解，其实就是拉普拉斯算子滤波的结果】
得出如下泊松方程组： V(2)+v(5)+v(7)+v(9)-4v(6)=div(6) -》v(6)=[v(2)+v(5)+v(7)+v(9)-div(6)]/4 V(3)+v(6)+v(8)+v(11)-4v(7)=div(7) V(6)+v(9)+v(11)+v(14)-4v(10)=div(10) V(7)+v(10)+v((12)+v(15)-4v(11)=div(11) 这个时候，如果我们只有四个方程，可是里面有16个像素点，也就是说有16个未知数。因此单单靠上面的4个方程，就想把所有的像素值求解出来是不可能的，这样方程有无数多个解。因此我们需要添加约束方程，这个便是泊松重建方程的约束条件了。假设我们添加边界约束条件，也就是说如果我已经知道了上面那副图像最外围一圈的每个像素点的值u，这样我们就可以得到12个约束方程。即： V(1)=u(1) V(2)=u(2) V(3)=u(3) V(4)=u(4) V(5)=u(5) V(8)=u(8) V(9)=u(9) V(12)=u(12) V(13)=u(13) V(14)=u(14) V(15)=u(15) V(16)=u(16) 上面有12个方程，外加给定的散度4个方程，这样我们有16个方程。这样就可以求解方程组了，实现通过散度+边界约束条件，实现图像重建。这个便是泊松方程的主要过程。 不管图像多大，如果我们已经知道图片最外一圈的像素值(约束条件--???最外一圈就是指除了已知散度值的点吗)，以及其它像素点的散度值，我们就能把这个方程给列出来，构建泊松方程，重建图像。 因此泊松融合，说的再简单一点，就是构建方程组： Ax=b 然后通过求解这个方程组得到每个像素点的值x。而算法的整个过程可以说是怎么构建方程组的b值。
