图像处理在ADAS系统中的盲区挑战，如何精准识别与应对？

在自动驾驶汽车（ADAS）系统中，图像处理作为核心模块之一，承担着环境感知、目标检测与追踪等关键任务，在复杂多变的道路环境中，尤其是夜间、恶劣天气或车辆密集区域，图像处理的“盲区”问题日益凸显。

问题： 如何在高动态范围（HDR）环境下，有效提升ADAS系统图像处理的鲁棒性和准确性？

回答： 针对HDR环境下的图像处理挑战，ADAS系统需采用多级曝光控制与图像融合技术，通过调整摄像头曝光时间，捕捉到不同亮度的图像帧，以覆盖从极暗到极亮的场景范围，随后，利用图像融合算法，将多张不同曝光级别的图像进行合成，生成一张既保留暗部细节又展现亮部层次的高质量图像，结合深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），可以进一步提升目标检测的精度和速度，有效识别出HDR环境中的行人、车辆等动态目标。

为应对复杂光照条件下的“盲区”，还需引入去雾、去雨雪等后处理技术，以减少恶劣天气对图像质量的影响，通过建立多传感器融合系统（如激光雷达、毫米波雷达与摄像头的联合），可以弥补单一传感器在特定条件下的局限性，实现更全面、更精准的环境感知。

通过多级曝光控制、图像融合、深度学习以及多传感器融合等技术的综合应用，ADAS系统在HDR环境下的图像处理能力将得到显著提升，为自动驾驶汽车的安全与智能提供坚实的技术支撑。