在自动驾驶技术的浩瀚海洋中，图像处理无疑是那座照亮前路的重要灯塔，它不仅关乎车辆周围环境的精准感知，更直接影响到决策系统的“眼观六路”，一个核心问题是：如何在复杂多变的道路环境中，确保图像处理的实时性、准确性和鲁棒性？
要克服的是光线变化带来的挑战，从晨曦微露到暮色降临，光线条件瞬息万变，这对图像处理算法的适应性提出了极高要求，通过采用基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN），可以训练模型在多种光照条件下保持高精度识别。
是复杂路况下的干扰因素，如树木、行人、其他车辆的遮挡，以及雨雪等恶劣天气条件，都会对图像质量造成影响，这要求我们在算法设计中融入更高级的图像分割和去噪技术，确保信息提取的准确无误。
图像处理在自动驾驶中不仅是技术的展现，更是对未来出行的承诺，通过不断的技术革新和优化，我们正逐步克服这些挑战，为自动驾驶的“视界”拓宽道路。
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图像处理技术是自动驾驶的‘视界’关键，通过算法优化与数据增强克服挑战。
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