当拍摄场景较为复杂时,景物的亮度容易受到季节、光照、天气、景物特征的影响,拍摄过程容易引起曝光不足或曝光过度。而图像的质量和曝光量有直接关系,合适的曝光量可以使得拍摄的图像细节丰富,图像更加清晰;曝光过度或者曝光不足容易使得图像的细节丢失,因而对于自动曝光控制系统的研究具有很大的研究意义和应用价值。基于此,本文提出了复杂场景下灰度自适应图像采集及控制系统设计,主要研究内容包括:针对原有基于图像灰度均值和亮度直方图的曝光评价算法在背光或者正面强光下背景区域对主体灰度影响较大的问题,提出了一种基于OTSU算法及Canny边缘检测算子的曝光评价算法。其基本原理为,通过上述两种算子将图像的主体和背景区域分开,单独对主体区域灰度级进行分析,得出正常曝光下的灰度级特征。在现有固定步长曝光控制算法的基础上,提出了基于光圈大小的变步长曝光控制算法。算法通过PID控制器不断训练确立了图像灰度值大小和光圈调节步长的关系,并根据曝光评价算法的反馈信息实现了对图像曝光量的快速梯度调节。最后,为了对上述方法进行验证,进行了可见光成像系统的设计,并搭建了图像采集及控制系统实验装置。在不同场景下利用该装置按照不同光圈孔径大小采集了大量图片,利用上述曝光评价函数对图像进行分析确定了图像正常曝光的灰度值评价范围,并结合提出的变步长曝光控制算法,完成了图像曝光量的自动调节。实验结果表明,基于OTSU算法和Canny边缘检测算子的曝光评价算法准确的建立了图像曝光评价范围,避免了背景区域灰度级对主体的影响,同时变步长曝光控制算法实现了对图像曝光量的快速梯度调节,系统可以实现图像曝光量的自动控制,完成复杂场景下灰度自适应的图像采集。