编程光线增强可以通过以下步骤实现：
图像预处理
将图像转换为灰度图像，以便于后续的光照增强算法处理。
可以使用Python中的PIL库或OpenCV库来实现这一转换。
使用CRF算法
利用条件随机场（CRF）算法进行光照增强。
需要将灰度图像转换为一维向量，并计算每个像素的特征。
可以使用开源库如pydensecrf来进行CRF算法的应用。
亮度增强
通过调整亮度来增强图像的明暗程度。
可以使用OpenCV的cv2.LUT函数来实现亮度增强。
数据采集与处理
如果使用光线传感器，需要连接传感器并进行初始化设置。
读取传感器的输出信号，并进行数据处理，如滤波、校准等。
控制逻辑
根据光线强度的变化，可以实现对灯光的开关、屏幕亮度调节等控制逻辑。
调试与优化
在编程完成后，进行调试和优化，确保系统的正常运行。
可以通过串口输出、调试工具等方式来查看和分析传感器的数据。
```python
import cv2
import numpy as np
def data_augment（image, brightness）:
factor = 1.0 + random.uniform（-1.0 * brightness, brightness）
table = np.array（[（i / 255.0） * factor * 255 for i in np.arange（0, 256）]）.clip（0, 255）.astype（np.uint8）
image = cv2.LUT（image, table）
return image, factor
imgpath = "./huluwa.jpg"
input_image = cv2.imread（imgpath）
for i in range（100）:
output_image, factor = data_augment（input_image, 0.5）
cv2.imwrite（imgpath + str（factor）[:6] + ".jpg", output_image）
```
这个示例代码展示了如何使用OpenCV的`cv2.LUT`函数来对图像进行亮度增强。通过调整`data_augment`函数中的`brightness`参数，可以控制亮度增强的程度。