摘要        在多焦点图像的传统融合方法中，由焦点测量生成的焦点图通常对配准错误和噪声敏感，或者产生对齐不良的边界。虽然许多最先进的算法使用更复杂的策略或程序来解决这个问题，但在本文中，我们建议直接从获得使用小尺度和大尺度聚焦测量的两个尺度的不完美观测（聚焦图）中估计聚焦图。这将有助于通过利用两个尺度观察到的焦点图的互补特性，即对误配准（和噪声）的鲁棒性和更好对齐的边界，实现更稳健的融合。首先使用基于随机游动的算法从概率角度对估计进行建模，在该算法中，我们试图求解焦点图的每个像素与观测到的像素相关联的概率。然后我们发现，这种方法等效于求解一个替代目标函数，大大提高了计算效率和估计结果。1

我刚刚开始学习ReactXP我想用React-Navigation-https://reaectnavigation.org/在ReactXP。是React-Navigation受支持ReactXP？如果是，那么我们有任何工作示例？我找到了一个例子，但它不起作用。https://github.com/lejpr/reactxp-navigation-example看答案参考此链接（https://microsoft.github.io/reactxp/docs/extensions/navigator.html）ReactXP的默认方式当前不使用React-Navigation，而是将来可能会

随机游动的基本模型：直线上的一个质点，每经过一个单位时间，分别以概率p,q向右或向左移动一格，若该点在时刻0从原点出发，而且每次移动是相互独立的。用随机变量描述质点的运动(无限制随机游动的结果）设n时刻质点向右移动k次，则必然向左移动了n-k次，于是质点的位置即S=2k-n故S的概率分布为两端带有吸收壁的随机游动假设在t=0的时刻，质点位于x=a,在x=0和x=a+b处各有一个吸收壁记为质点在n而最终在0被吸收的概率显然可以看出的是通过全概率公式可以得到通过整理可以得到递推公式通过边界条件求解差分方程最终可以得到而最终在a+b被吸收的概率为其中当p=q=1/2时，该模型即为赌徒破产模型其中质点