在ADAS系统中，计算机视觉如何克服复杂光照条件下的挑战？

在高级驾驶辅助系统（ADAS）中，计算机视觉作为关键技术之一，负责识别并理解车辆周围的环境，包括行人、车辆、障碍物等，在复杂的光照条件下，如强日光、黄昏或阴雨天，计算机视觉系统常常面临巨大的挑战。

为了克服这些挑战，首先需要采用先进的图像预处理技术，这包括对图像进行去噪、增强对比度和调整亮度等操作，以使图像在各种光照条件下都能保持较高的清晰度和可辨识度，使用基于直方图均衡化的方法可以改善图像的对比度，而基于Retinex算法的图像增强技术则能有效地恢复图像在强光下的细节。

引入深度学习技术是提高ADAS系统在复杂光照条件下性能的关键，通过训练深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），系统可以学习到从不同光照环境中提取有用信息的能力，这些模型能够自动调整其权重和参数，以适应各种光照条件下的变化，从而提高识别的准确性和鲁棒性。

多传感器融合技术也是不可或缺的，将计算机视觉与其他传感器（如雷达、激光雷达）的数据进行融合，可以提供更全面、更准确的环境感知信息，这种方法可以弥补单一传感器在复杂光照条件下的不足，提高ADAS系统的整体性能和安全性。

通过先进的图像预处理、深度学习技术和多传感器融合策略，ADAS系统中的计算机视觉技术可以在复杂的光照条件下实现更稳定、更可靠的感知和识别能力。