1、机器人视觉：应对复杂光照与恶劣天气的挑战

机器人视觉：应对复杂光照与恶劣天气的挑战

1. 机器人视觉概述

机器人视觉是为机器人提供视觉感知的系统，广泛应用于海、陆、空各类机器人。它以相机为工具，图像为媒介，能为机器人提取有用信息，助力机器人实现定位导航、路径规划、避障、环境理解和目标检测等功能，在机器人系统中扮演着如同人类眼睛般的重要角色。

经过数十年发展，机器人视觉技术取得显著成就。近年来，深度学习的发展让检测、识别、场景理解、跟踪、导航和视觉伺服等视觉任务有了很大提升。然而，问题也不容忽视，其中一个重要问题是如何提高机器人视觉系统在复杂光照和恶劣天气条件下的稳定性和可靠性。

图像的像素信息，如颜色、亮度以及从中提取的各种特征（角点、边缘、梯度和纹理等）是机器人视觉的基础。光照和天气的变化会改变图像像素的颜色和亮度信息，从根本上降低视觉算法的性能和鲁棒性。例如，在有阴影、反射、光照变化或散射天气条件下，现有视觉算法仍缺乏鲁棒性和适应性。机器人视觉通常需面对动态和非结构化的自然环境，这就需要针对各种复杂自然光照和天气条件的图像预处理技术。

2. 复杂光照和恶劣天气下的机器人视觉

2.1 复杂光照的影响

户外光照会随天气和时间显著变化，光照条件对可见成像的外观影响很大。例如，晴天中午的光线接近白色，日出或日落时则呈金黄色。阴影和高光等光照现象与光照条件密切相关。这些复杂的光照变化虽带来了多彩世界和美丽图像，但会极大影响物体外观，给计算机视觉的研究和应用带来诸多负面影响，降低图像质量和对比度，模糊物体和场景，影响特征提取、目标识别和跟踪等视觉算法的性能和鲁棒性。

光照变化可分为全局和局部光照变化。大多数全局光照变化处理方法是针对单光源设计