本项目利用MATLAB进行多曝光图像融合技术研究，旨在优化光照条件下的图像质量，通过精确的光照估算提高视觉效果和信息提取效率。
在图像处理领域，多曝光图像融合是一种用于处理高动态范围（HDR）场景的技术。它通过结合不同曝光时间的图像来获得更丰富的细节和准确的光照信息。本项目专注于使用MATLAB进行多曝光图像融合，并实现对光照条件的精确估计。
MATLAB是一个强大的数学计算与编程环境，广泛应用于科学研究、工程计算以及图像处理等领域。在这个项目中，我们利用MATLAB开发了一个算法，该算法可以处理来自不同曝光设置的图像序列，以合成一个能够展现整个动态范围的HDR图像。
多曝光图像融合的基本步骤包括：
1. **预处理**：对原始的多曝光图像进行校正，消除噪声，并纠正相机的几何失真。
2. **配准**：通过确保像素级别的对应关系来补偿拍摄时可能产生的微小移动。
3. **权重分配**：根据每个图像的曝光信息为其分配合适的权重。通常，过度曝光和不足曝光的图像分别在亮部区域和暗部区域提供重要信息。
4. **融合**：使用特定算法（如加权平均法、基于梯度或纹理的融合方法）结合各图像的信息生成HDR图像。
5. **光照估计**：从生成的HDR图像中提取光照信息，通过亮度映射和光照分离等技术估算场景中的光线强度与方向。
6. **显示适应**：由于普通显示器无法直接展示HDR图像，因此需要将其转换为低动态范围（LDR）图像。MATLAB提供了多种色调映射函数来优化视觉效果。
此外，“硬件接口与物联网”标签可能意味着该解决方案还考虑了通过硬件设备捕获多曝光图像，并集成到物联网系统中以实现实时或远程的图像处理和光照估计。
通过使用MATLAB进行多曝光图像融合，不仅可以提高图片质量，还能为后续计算机视觉任务（如目标检测、场景理解）提供更准确的光照信息。这个项目结合了图像处理、硬件接口及物联网技术，在现代图像处理领域展示了MATLAB的应用潜力。
5星
