现有的多曝光融合方法一般只根据每幅图像自身的特征确定权重图，得到的融合图像存在部分信息缺失、细节不清晰等问题，尤其当图像中存在强光时，融合结果不理想。为了解决上述问题，提出了一种基于图像全序列特征权重的多曝光图像融合方法。该方法首先确定反映图像每个像素的亮度在图像自身中重要性的局部亮度权重、反映图像每个像素的亮度在图像全序列重要性的全局亮度权重、反映图像每个像素的局部梯度在图像全序列重要性的梯度权重；然后根据权重得到融合图像。实验数据选用包含各种场景的多曝光图像序列，结果表明，所提方法的平均多曝光融合结构相似性（MEF-SSIM）达到了0.980，平均信息熵达到了7.652，平均运行时间只有1.34 s。与传统方法和深度学习方法相比，所提方法得到的融合图像细节清晰、信息丰富、表现自然、更符合人眼的视觉效果，融合效果更优。

为了解决伪装效能评估手段单一、量化分析手段不足的问题, 引入了余弦相似度原理开展模拟评估, 对可见光伪装效能评估理论分析进行了优化。基于颜色光学数据特征, 利用颜色直方图展现了目标与背景颜色频率分布, 研究了样本目标与背景的颜色融合差异性; 采用亮度空间分布图展现了亮度空间特征, 探索了样本目标与背景的亮度差异性; 并对目标和背景图像的像素数据进行采集和计算, 量化研究了目标和背景的融合效果; 以典型验证实例为依托, 正反对比分析验证了评估方法的正确性。结果表明, 用文中的评估方法对图像进行计算评估, 目标与背景的图像特征向量之间的夹角余弦值达到了0.9982; 正反对比得到目标与背景之间的余弦相似度0.9821和0.7324的融合效果。定性分析与定量计算表明余弦相似度理论能为伪装效能判定提供相关的算法支撑, 具有一定的实用价值和使用价值。

介绍了两种多基色的子像素着色算法, 两种算法分别加入了白色子像素和黄色子像素, 将原图像的RGB数据转换得到新的RGBW数据和RGBYW数据, 然后对转换得到的RGBW和RGBYW子像素数据进行着色。该着色算法既保证了图像与传统RGB传统排列图像有一样的分辨率, 又显著提高了图像的亮度。仿真结果表明, 提出的多基色子像素着色算法既可以保持原图像的清晰度和饱和度, 又能显著提高图像亮度。

介绍了两种RGBW排列结构的子像素着色算法，既保证了与传统RGB传统排列一样的分辨率，又提高了图像的亮度。图像处理过程包含两个算法：RGB到RGBW的转化算法和RGBW的子像素着色算法。RGB到RGBW的转化算法使图像获得新的RGBW数据，可在保证原RGB排列图像的色彩饱和度的同时提高图像的亮度，RGBW的子像素着色算法使图像更加逼真柔和，减少锯齿感。仿真结果表明，所提出的RGBW排列及着色算法可明显提高图像亮度。

自动曝光控制是通过控制曝光量使图像亮度最优化的过程, 由于图像亮度与曝光值有着直接的关系, 因而图像亮度在自动曝光算法中被广泛应用.虽然熵已用于各种图像处理应用, 但是很少应用在自动曝光中.基于图像熵提出一种新的自动曝光算法, 不同于传统的主要依赖于图像亮度的算法.首先根据图像熵值大小来判断光照条件, 通过图像熵大小的比较, 把图像的各区域划分为感兴趣区域与不感兴趣区域.然后由图像熵值大小采用分配权重方法对不同区域分配权重, 最后进行准确地自动曝光.由于该算法主要基于图像熵值的大小, 所以曝光效果不受图像中对象位置影响, 使得该算法更灵活.实验结果表明, 该算法对高动态范围场景可以准确地检测出各种光照条件, 提高相机系统输出图像的动态范围, 同时还增加了自动曝光的准确性.

首次在显微高速摄影中成功地引入溴化亚铜蒸汽激光器作为像亮度增强器,动态分辨率接近物镜的衍射分辨极限,并对布朗运动,浮游生物的动态情况进行观察、记录。