基于曝光融合框架的对比度增强算法(python) 一种精确的对比度增强的算法。具体来说，我们首先使用光照估计技术为图像融合设计权重矩阵。然后，用相机的响应模型合成多重曝光图像。接下来，我们找到最佳的曝光率，为了合成图像在原始图像曝光不足的区域进行更好的曝光。最后，输入图像和合成图像根据权重矩阵进行融合以获得图像增强的结果。实验表明，相比其他优秀的方法，我们的方法可以得到对比度和亮度失真更少的结果。

为了获取高信噪比的图像, 采用紫外敏感型科学级光电探测器CCD47-20, 设计了可在特定紫外波段对燃料燃烧火焰进行快速曝光成像的紫外成像系统。CCD47-20具有较深的势阱, 可以保证成像系统的信噪比。然而对于此类CCD, 其曝光时间通常在200 ms以上。为了实现对目标的快速曝光, 在分析CCD47-20的性能及工作原理基础上, 设计了基于两次帧转移、一次水平读出的CCD驱动时序方法, 完成了成像系统的设计, 将CCD的曝光时间缩短至10 ms。在实验室对系统进行了辐照测试, 结果表明, 当曝光时间改变时, CCD响应度为线性, 验证了时序及驱动电路设计的正确性。信噪比测试结果表明系统信噪比达到46.8 dB。在外场, 对固体燃料火焰进行了成像, 获取了火焰在特定紫外波段的图像, 捕捉到了剧烈燃烧的火焰形状, 验证了紫外成像系统快速曝光的性能。

这个例子是C#控制摄像头，并且可以代码调整数十种高级参数的源码。SharpCamera是专业的UVC摄像头深控类库。允许您在C#代码内修改摄像头的高级参数，比如亮度、对比度、清晰度、色调、饱和度、伽玛值、白平衡、逆光对比、增益、缩放、焦点、曝光、光圈、全景、倾斜、滚动等参数，且可以立即生效。可以对画面进行旋转，抓拍、获取每一帧的帧图片等操作。接口调用简单，不依赖任何第三方类库，.NET Framework2.0或更高皆可完美运行。

【图像增强】基于BIMEF算法多曝光融合框架实现微光图像增强

电影《长津湖》曝光的职场真理，管理者必看！

教育资料

多曝光图像融合代码，文章为“ A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features” 仅用于科研用途，如果使用，请引用论文： Qi, G.; Chang, L.; Luo, Y.; Chen, Y.; Zhu, Z.; Wang, S. A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features. Sensors 2020, 20, 1597. BIBTEX: @Article{s20061597, AUTHOR = {Qi, Guanqiu and Chang, Liang and Luo, Yaqin and Chen, Yinong and Zhu, Zhiqin and Wang, Shujuan}, TITLE = {A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features}, JOURNAL = {Sensors}, VOLUME = {20}, YEAR = {2020}, NUMBER = {6}, ARTICLE-NUMBER = {1597} }

自动曝光系统是控制拍摄时曝光量的一个系统，自动曝光 是电子技术与人工智能相结合的产物，采用这种方式曝光时，机器不但能根据光线条件算出合适的曝光量，还能自动选择合适的曝光组合。自动曝光控制主要是以人的主观视觉为依据通过控制曝光量使图像亮度最优化的过程。当拍摄场景中目标拍摄对象与背景衬比度较低的时候，图像能够得到较好的重现，但是当拍摄对象与背景反差过大，比如背光和正面强光的时候，图像的平均亮度由背景亮度决定，通过图像普通均值的曝光控制将导致图像对主要拍摄对象的非正常曝光。 为了对背光和正面强光等特殊场景也实现准确而有效的 自动曝光控制，本文介绍了图像分区的方法，并且对每一个区域赋予不同的权值，从而计算图像的加权亮度均值，实现了较好的自动曝光。

DSIFT_EF_SIFT特征_融合_基于SIFT特征的多曝光图像融合_多曝光_DSIFT_源码.zip

使用opencv实现摄像头自动曝光