التقاط الصور بتعريضات خاطئة يظل مصدرًا رئيسيًا للأخطاء في التصوير القائم على الكاميرا. يمكن تصنيف مشاكل التعريض إلى نوعين: (i) التعريض الزائد، حيث يكون تعريض الكاميرا طويل جدًا، مما يؤدي إلى مناطق صورة مشرقة وممحوطة، أو (ii) التعريض الناقص، حيث يكون التعريض قصير جدًا، مما يؤدي إلى مناطق داكنة. كل من التعريض الزائد والناقص يقللان بشكل كبير من التباين وجاذبية الصورة البصرية. تركز الدراسات السابقة بشكل أساسي على الصور المعروضة نقصًا أو على تعزيز الصور بشكل عام. في المقابل، يستهدف طرحنا المقترح كلًا من أخطاء التعريض الزائد والناقص في الصور الفوتوغرافية. نقوم بصياغة مشكلة تصحيح التعريض كمشكلتين فرعيتين رئيسيتين: (i) تعزيز اللون و(ii) تعزيز التفاصيل. وفقًا لذلك، نقترح نموذج شبكة عصبية عميقة (DNN) يعمل بطريقة تدريبية شاملة من الخشن إلى الدقيق، ويتعامل مع كل مشكلة فرعية بشكل منفصل. جانب مهم في حلنا هو مجموعة بيانات جديدة تتكون من أكثر من 24,000 صورة تظهر نطاقًا واسعًا للغاية من قيم التعريض حتى الآن مع صورة معروضة بشكل صحيح متناظرة لها. يحقق طرحنا النتائج المماثلة لأحدث الأساليب الموجودة في الصور المعروضة نقصًا ويقدم تحسينات كبيرة للصور التي تعاني من أخطاء التعريض الزائد.