以下步骤介绍了使用WLS进行图像融合的算法： （1）在我们的算法中，第一步是基于各向异性扩散（ANI）的两尺度分解，该分解用于在每次输入曝光时将较粗糙的细节（基础层）和较精细的细节（细节层）分开。 （2）弱纹理细节（即从ANI计算得出的细节层）和饱和度度量用于生成权重蒙版，以控制来自所有所有多次曝光中分离的基础层的像素的贡献。 （3）分别对第一步中计算的较粗细节和较细细节分别执行基于加权最小二乘（WLS）和基于Sigmoid函数的权重图细化。 （4）执行基于加权平均的较粗细节和较细细节的混合，以形成合成的无缝图像，而不会在大的不连续点附近模糊或丢失细节。

工业相机-》灰点相机调用API，常用设置API使用实例，仅供参考~

dirctshow视频采集代码，可调曝光时间、对比度等参数。从广泛使用的CameraDS代码修改而来。

细节增强的matlab代码多尺度曝光融合 2017年细节增强型多尺度曝光融合的matlab代码本文分为A和B部分。 零件代码：主要用于融合不同的曝光图像，此处的代码基于参考文献[12]和[13]进行了一些修改。 B部分的代码：主要是为了增强融合图像的细节，而优化部分的代码则基于参考文献[31]。

适用于处理数据不均衡，通过数据增强扩充数据集，主要功能包含：加雨，雪，雾，倒置，随机黑框遮挡，曝光度，镜像，模糊，旋转，缩小等操作。

matlab分时代码具有噪声感知图像质量评估功能的摄像机曝光控制可实现强大的机器人视觉 在本文中，我们提出了一种鲁棒的机器人视觉噪声感知曝光控制算法。 我们的方法旨在捕获曝光最好的图像，从而可以提高各种计算机视觉和机器人任务的性能。 我们的指标包括图像梯度，熵和噪声指标的组合。 这些措施的协同作用可在保持低噪声水平的同时，保留图像的锐利边缘和丰富纹理。 使用这种新颖的度量，我们提出了一种基于Nelder-Mead方法的实时，全自动曝光和增益控制技术。 概述 数据集 在本文中，我们提供了一个专门开发用于比较曝光控制算法的独特数据集。 该数据集的组成如下。 硬件设置：基线为20 cm的立体摄像机系统，获取同步的1600 x 1200 px图像。 场景数：总共25个场景（室内10个，室外15个） 图片数量：每个场景包含550 x 2图片 户外环境 曝光时间：[0.1-7.45 ms]，间隔0.15 ms 增益：[0-20] dB，间隔2dB 室内环境 曝光时间：[4-67毫秒]，间隔3毫秒 增益：[0-24] dB，间隔为1dB 对象类数： 13对象类 人，自行车，汽车，消防栓，背包，运动球

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高性能数码相机自动曝光算法研究与实现.pdf

数字图像代数运算：包括图像均值去噪，二次曝光，背景相减 参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7610665

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