本文 在 分 析数码相机成像理论之后，针对传统自动对焦方法电路及运动机构复杂且调焦不够智能化的缺点，提出了一种新的基于图像处理的自动对焦算法，即IFDA算法。该算法通过处理可变数量的离焦图像恢复重建清晰图像，并将对焦评价函数作为判断图像是否清晰的依据。同时比较了三种最优化方法优化恢复图像的效果，并在此基础上确定了最适合使用的方法。 本文 还 将 BP神经网络应用于自动曝光的图像处理技术中，提出了一种新的基于图像处理的自动曝光控制算法。该算法首先将图像分块，将每块子图像的亮度信息作为BP神经网络的输入求出图像的合适曝光量，根据该曝光量确定快门速度和光圈系数，从而有效控制数码相机的曝光。

人工智能-图像处理-CF-Net-多曝光图像融合及超分辨的联合实现

通过Matlab编程生成黑白条纹图，周期、黑白条纹宽度及比值均可调整，模拟黑白条纹从欠曝光到曝光饱和的过程。 生产黑白条纹图及其曝光饱和过程，简单有效，有助于利用条纹结构光进行的相关研究（检测、测量物体二维、三维尺寸）！ 希望能够为机器视觉领域的同伴们带去一点点帮助！

以下论文的Matlab代码Kuldeep Singh、Rajiv Kapoor，使用基于曝光的子图像直方图均衡化进行图像增强，模式识别字母，第 36 卷，2014 年 1 月 15 日，第 10-14 页，ISSN 0167-8655， http: //dx.doi.org/10.1016/j .patrec.2013.08.024 。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865513003280 )

由于每次使用相机时，需要调试相机的曝光时间，比较耽误时间，因而封装了一个函数，可以用来确定相机最佳的曝光时间。

labview 2013视觉开发包可以打开，利用该函数可以调节海康威视等品牌的相机的曝光度，其实这里面的属性可以把相机所有的函数调出来，通过搜索名称中的字符可以找到函数的完整描述名称。

matlab 美白代码 image SDR-to-HDR 图像SDR to HDR，目标：暗光区域->光照增强，过曝光区域->光照减弱 其中暗光照增强的MATLAB实现主要参考北大学者的论文与开源工程 北大学者github： 参考论文： A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement A New Image Contrast Enhancement Algorithm using Exposure Fusion Framework A New Low-Light Image Enhancement Algorithm using Camera Response Model 原论文创新点：只对缺失光照的地方进行补光增强，而其他光照良好的地方不会增强，从而使得整张图更清晰 原论文有待优化之处（个人拙见）：原方法处理了低光照区域和光照良好区域，但过曝光的区域仍然不清晰，还可以对过曝光区域进行降光处理 该项目则基于原方法，在暗光区域做光照增强，在过曝光区域做光照减弱。 需要环境:MAT

out=HDRblend(imagepath,image_type,contrast,gamma,verbose) 融合“image_type”类型的图像，位于“imagepath”指定的文件夹内，添加“contrast”定义的局部对比度增强，以及“gamma”定义的伽马校正-------------------------------------------------- ------------------------ imagepath: string - 包含不同曝光的文件夹的路径image_type: string - 图像文件格式 'jpg', 'png' 等。都应该是彩色图像！ 对比度： [0,100] 范围内的两倍 - 局部对比度补偿的程度伽马：逻辑 - 为总曝光过度和总曝光不足的图像启用伽马补偿详细：逻辑 - 显示中间结果所有图像必须具有相同的大小和格式！ -------

第5课：爆文发动机，让你的文章千万倍曝光的绝招.mp4

第6课：巧用爆款关键词，解决客户少、网站曝光量低的难题.m4v