多曝光图像融合是一种有效的高动态范围成像方法，融合得到的高动态范围图像包含更多细节和信息量。目前，大多数经典的多曝光图像融合算法存在细节丢失和色彩失真的问题，影响了图像的进一步观察和处理。为了提高融合后图像的清晰度、细节信息和色彩真实程度，提出了一种基于YCbCr空间融合的高动态范围成像方法。将RGB图像转换到YCbCr色彩空间，提出一种改进的适度曝光量指标对亮度分量进行多分辨率加权融合，并采用基于阈值的加权方法融合色度分量。实验结果表明，使用所提方法得到的融合图像视觉效果更加真实，具有较好的色彩表现力，清晰度得到显著提升，可以很好地改善传统基于RGB色彩空间的高动态范围成像方法中出现的色彩失真和信息丢失问题。

本文针对智能制造领域机器人视觉感知中的三维视觉成像技术进行综述,系统地总结了一些有代表性的机器人视觉成像方法的特点和实际应用中的局限性,内容涉及飞行时间三维成像、点线扫描三维成像、色散共焦成像、结构光投影三维成像、光学偏折成像、单目与多目立体视觉三维成像和光场成像等。绘制了各种视觉成像的图谱,并探讨了机器人手眼系统最佳三维成像方法。