在工業(yè)零件拼接場景中，零件表面的高光區(qū)域因過曝失去紋理特征，相鄰圖像的重疊區(qū)域無法提取到足夠的匹配特征點，拼接算法無法完成幾何對齊，最終輸出的拼接圖像出現(xiàn)明顯錯位；在戶外場景拼接中，天空區(qū)域過曝、地面陰影區(qū)域欠曝，重疊區(qū)域的特征點分布稀疏且可靠性低，誤匹配點會導致拼接出現(xiàn)重影，無法形成連貫的圖像。此外，曝光不當還會導致圖像的灰度動態(tài)范圍壓縮，例如過曝圖像的灰度值集中在高灰度區(qū)間，欠曝圖像集中在低灰度區(qū)間，這會降低圖像的對比度，進一步弱化特征點的灰度梯度，使得特征提取算法更難捕捉到穩(wěn)定的特征，加劇拼接難度。第三，在動態(tài)場景拼接或多相機同步拼接中，曝光時序偏差會破壞圖像的同步性，導致幾何對齊精度下降。動態(tài)場景拼接（如運動目標的全景拼接）或多相機環(huán)形/陣列拼接，要求多幅待拼接圖像必須精準對應同一時刻的場景狀態(tài)，而曝光參數(shù)的調(diào)整（尤其是曝光時間的變化）會影響圖像的采集時序：一方面，不同相機的曝光時間若存在差異，會導致圖像的實際采集時長不同，即使通過硬件同步觸發(fā)，圖像傳感器的積分時間也會出現(xiàn)偏差，導致多幅圖像捕捉的是目標不同時刻的運動狀態(tài)，重疊區(qū)域的目標位置存在位移，拼接時出現(xiàn)重影或錯位；另一方面，單相機移動拍攝時，若曝光參數(shù)的調(diào)整導致采集間隔發(fā)生變化，動態(tài)目標在不同圖像中的位置偏差會增大，拼接算法難以通過幾何變換消除這種因時序偏差導致的位移，進而影響拼接精度。例如，在動態(tài)抓取場景的多相機拼接中，某臺相機的曝光時間設置為20ms，另一臺為10ms，即使同步觸發(fā)，兩臺相機的傳感器積分結束時間存在10ms差異，運動的工件在兩幅圖像中的位置會出現(xiàn)明顯偏移，重疊區(qū)域的特征點無法精準匹配，拼接后的圖像出現(xiàn)工件重影，無法準確反映工件的實際位置。此外，曝光參數(shù)的動態(tài)調(diào)整還會導致圖像的幀率波動，進一步破壞多圖像的時序同步性，尤其是在需要實時拼接的場景中，幀率波動會導致拼接延遲增大，同時加劇幾何對齊的偏差。除上述核心維度外，曝光還會通過影響圖像的噪聲水平間接影響拼接質(zhì)量。高ISO曝光會引入大量隨機噪聲，這些噪聲會干擾圖像的灰度分布，使得拼接算法在進行重疊區(qū)域融合時，難以區(qū)分噪聲與真實的灰度差異，導致融合后的圖像出現(xiàn)“偽邊緣”或“顆粒感”，降低圖像的視覺質(zhì)量；同時，噪聲還會影響拼接算法中的圖像配準精度，例如在基于灰度的配準算法中，噪聲會導致灰度相關性計算出現(xiàn)偏差，使得配準結果存在微小偏移，疊加后形成明顯的拼接缺陷。此外，在 HDR 拼接場景中，若曝光檔位設置不合理，無法覆蓋場景的高動態(tài)范圍，會導致部分區(qū)域的細節(jié)丟失，拼接后的 HDR 圖像出現(xiàn)亮度斷層，無法完整還原場景的真實光照信息。綜上所述，曝光參數(shù)通過直接影響圖像的灰度與色彩一致性、破壞特征提取的可靠性、破壞動態(tài)拼接的時序同步性，從多個核心環(huán)節(jié)制約圖像拼接質(zhì)量。因此，在實際圖像拼接應用中，需通過統(tǒng)一曝光參數(shù)、采用自動曝光鎖定（AE-L）功能、進行曝光補償與灰度均衡預處理、保障多相機曝光時序同步等方式，減少曝光對拼接的負面影響。隨著圖像融合算法的不斷優(yōu)化，雖然部分算法可通過灰度校正、色彩均衡等手段緩解輕微的曝光差異，但無法從根本上解決曝光不當導致的特征丟失與時序偏差問題，因此合理設置曝光參數(shù)、保障多幅待拼接圖像的曝光一致性，仍是提升拼接質(zhì)量的關鍵前提。