在ADAS系统中，图像处理技术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，图像处理技术是核心组成部分之一，它负责从摄像头捕捉的实时图像中提取关键信息，如行人、车辆、障碍物等，以辅助驾驶员做出安全决策，在复杂的光照条件下，如强光、阴影、逆光等，图像处理技术常常面临巨大挑战。

为了克服这些挑战，首先需要采用先进的图像预处理技术，这包括自动曝光控制、自动白平衡和去噪算法等，它们能够根据环境光线的变化自动调整图像的亮度和色彩平衡，减少噪声干扰，从而提升图像质量，利用基于深度学习的目标检测和识别技术是关键，这些技术能够从复杂的背景中准确提取目标对象，即使在光照条件极端的情况下也能保持较高的识别率，采用多传感器融合技术也是一个有效的解决方案，通过将来自不同摄像头（如前向摄像头、侧向摄像头、后视摄像头等）的图像数据进行融合，可以弥补单一摄像头在光照条件下的不足，提高系统的鲁棒性和准确性。

持续的算法优化和模型训练也是必不可少的，随着ADAS系统在实际应用中的不断迭代和升级，需要不断调整和改进图像处理算法，以适应更多样化的光照条件和更复杂的交通场景，利用大规模的公开数据集和实际道路数据对模型进行训练和验证，可以显著提升其在复杂光照条件下的性能。

在ADAS系统中，图像处理技术通过采用先进的预处理技术、深度学习目标检测与识别、多传感器融合以及持续的算法优化与模型训练等手段，正逐步克服复杂光照条件下的挑战，为驾驶安全提供更加可靠的技术支持。