由相机获取的图像由测量的强度值组成，这些摄像头强度值通过称为相机响应函数的函数与场景辐射度相关。对于依赖于场景辐射的计算机视觉算法来说，了解这种响应是必要的。确定响应的一种方法是在不同曝光拍摄的图像之间建立强度值的映射。我们将此映射称为强度映射函数。在本文中，我们讨论了干扰器两个基本问题。

    需要从不同曝光的一对图像中获得什么信息来确定强度映射函数？给定此功能，是否可以确定相机的响应和图像的曝光？我们完全确定了与回复恢复和监控风险敞口比率相关的歧义。我们展示了所有用于恢复响应的方法，通过对风险敞口或响应形式进行假设来打破这些歧义。我们还显示了何时可以直接从强度映射中恢复曝光比率，而不恢复响应。我们表明，图像之间的强度映射仅由图像的强度直方图确定。我们描述了这如何允许在没有配准的情况下确定图像之间的强度映射。这使得可以通过摄影机和场景中的对象的某些运动来确定序列中的屏蔽器强度贴图。

 

    物联网是基于各种传感器和网络构建的。用于立体监控摄像头捕获的传感器对于获取信息是必不可少的，并且已经应用于不同的领域。在本文中，我们着重于相机建模和分析，这对于立体显示非常重要，并有助于观看。我们对两种相机（平行相机和会聚相机）进行了建模，并分析了它们在垂直和水平视差方面的差异。尽管在研究工作中使用了不同类型的相机阵列，并对其进行了分析，但很少有人对它们进行比较。因此，我们对它们在不同射击距离上的表现进行了详细分析。从我们的分析中，我们发现聚合相机的拍摄距离阈值为7m。此外，我们在工作中设计了一个相机阵列，该阵列可以用作平行相机阵列，也可以用作聚合相机阵列，并用它拍摄一些图像和视频以识别干扰屏蔽器阈值。