01
曝光基础
什么是曝光？曝光三要素（光圈、快门、ISO）的物理意义与数学关系。
光圈快门ISO
02
图像亮度度量
从RAW域到YUV域，如何定义一张图像的“亮度”？（平均亮度、中心权重、直方图）。
RAWYUV直方图
03
AE系统架构
闭环控制系统的组成（Sensor、ISP、AE算法模块、驱动层）。
闭环ISP驱动
04
AE目标设定
目标亮度（Target Luminance）的确定方法，不同场景下的目标值策略。
目标亮度场景策略
05
AE统计信息获取
如何从硬件获取3A统计（Histogram、Bayer统计、Y统计）。
3AHistogramBayer
06
曝光时间与增益的权衡
曝光时间优先 vs 增益优先，低噪声策略分析。
低噪声增益权衡
07
AE算法核心——PID控制
比例、积分、微分项在AE中的物理含义与调参经验。
PID调参控制
08
AE算法核心——查表法
基于LUT的快速收敛策略，适用场景与局限性。
LUT快速收敛
09
AE收敛速度与稳定性
如何避免闪烁（Flicker）与震荡（Hunting）。
闪烁震荡稳定性
10
抗闪烁（Anti-Flicker）算法
50Hz/60Hz光源下的检测与规避策略。
50Hz60Hz抗闪烁
11
AE与AWB的耦合
曝光变化对白平衡的影响，联合调试技巧。
AWB耦合调试
12
AE与AF的耦合
曝光变化对自动对焦精度的影响，同步策略。
AF同步精度
13
宽动态范围（WDR/HDR）下的AE
多帧合成与单帧DOL模式下的曝光策略。
WDRHDRDOL
14
人脸优先AE
基于人脸检测框的ROI加权曝光算法。
人脸ROI加权
15
场景检测与AE策略切换
逆光、夜景、高动态场景的自动识别与参数切换。
逆光夜景场景识别
16
AE在视频模式下的特殊要求
平滑过渡（Smooth Transition）、曝光步长限制。
视频平滑步长
17
AE在拍照模式下的特殊要求
预闪AE、快速锁定、防过曝。
拍照预闪防过曝
18
AE算法仿真平台搭建
基于Python的离线仿真环境（模拟Sensor、模拟光源）。
Python仿真Sensor
19
AE算法C代码实现
定点化与浮点化，嵌入式平台的内存与算力优化。
C语言定点化嵌入式
20
AE调试工具链
如何利用log、dump、上位机可视化工具分析AE行为。
调试log可视化
21
AE常见问题排查（上）
过曝、欠曝、来回跳动。
过曝欠曝跳动
22
AE常见问题排查（下）
低光下噪声过大、高光下细节丢失。
低光噪声高光细节
23
AE与Sensor驱动交互
I2C配置、曝光行数设置、增益寄存器映射。
I2C寄存器驱动
24
AE与ISP Pipeline的时序配合
V-Blank、H-Blank对曝光生效时机的影响。
V-BlankH-Blank时序
25
多摄像头模组的AE同步
主摄与副摄的曝光同步策略，双摄融合基础。
多摄同步双摄
26
AE算法的评价指标
收敛帧数、过冲量、稳态误差、主观亮度一致性。
评价过冲稳态
27
机器学习在AE中的应用
基于CNN的场景亮度预测与曝光参数推荐。
机器学习CNN亮度预测
28
AE算法的标准化与专利
了解行业标准（如Android Camera HAL3 AE状态机）。
HAL3标准状态机
29
实战项目：从零实现一个简易AE算法
Python原型 → C移植 → 效果调优。
实战PythonC移植
30
课程总结与进阶方向
AE算法工程师的成长路径，推荐论文与开源项目。
成长论文开源