7、用于提升目标识别的图像增强技术

用于提升目标识别的图像增强技术

在汽车驾驶场景中，图像增强技术对于提升目标识别能力愈发关键。驾驶时存在诸多影响相机拍摄图像质量的因素，像雾、雨、光照的突然变化或光照不足等。若获取的图像质量不佳，对汽车、行人、固定物体和交通信号等目标的识别效果就会不尽人意。为提高目标识别率，人们提出并评估了多种图像增强算法。

1. 通用图像增强技术

图像增强是对图像进行处理，使处理结果更适用于特定应用的过程。它涵盖了广泛的技术，可用于众多应用场景，包括对图像采集过程中受损图像的增强或修复、突出图像的某些特征、从其他图像创建新图像等。在众多图像增强技术的应用中，我们聚焦于提升汽车驾驶环境中目标识别的技术。

适用于该应用的图像增强技术主要分为四大类：点处理、区域处理、频域处理和色调映射。
- 点处理 ：基于像素的原始值修改其值，并生成具有相同坐标的新像素。
- 区域处理 ：在空间域中操作，使用方形掩码对目标像素及其相邻像素进行计算。
- 频域处理 ：利用频域的优势来增强图像，最常用的算法是傅里叶变换，用于将数据从空间域转换到频域。
- 色调映射 ：将高动态范围（HDR）图像转换为适合显示的低动态范围（LDR）图像，通过压缩HDR图像的动态范围同时保留图像细节。

下面是图像增强技术的分类图：

graph LR
    A[图像增强技术] --> B[点处理]
    A --> C[区域处理]