在自动驾驶领域，图像处理是至关重要的技术之一，它负责从摄像头捕捉的实时图像中提取有用的信息，以支持车辆的决策和行动，光照变化，如晴天、阴天、黄昏等，给图像处理带来了巨大的挑战，为了克服这一挑战，我们可以采用以下策略：
1、动态曝光控制：通过调整摄像头的曝光时间，确保在不同光照条件下都能获得清晰、不过曝或过暗的图像。
2、色彩校正：利用白平衡技术来调整图像的色彩，使其在不同光照下保持自然和一致。
3、图像增强：通过应用滤波器、直方图均衡等算法，增强图像的对比度和细节，使关键信息更加突出。
4、深度学习模型：训练基于深度学习的图像处理模型，如卷积神经网络（CNN），这些模型能够自动学习并适应不同光照条件下的特征提取和分类。
通过这些方法，我们可以显著提高自动驾驶系统在复杂光照条件下的鲁棒性和准确性，为乘客提供更安全、更可靠的出行体验。
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