在自动驾驶中，图像处理如何跨越‘视界’的局限？

在自动驾驶的浩瀚技术海洋中，图像处理无疑是那颗最耀眼的明珠，它不仅关乎车辆如何“看”路，更在于如何让这“看”超越肉眼的局限，实现精准、实时的环境感知与决策，一个常被忽视却又至关重要的问题是：在复杂多变的交通场景中，如何让自动驾驶系统有效处理那些因光照变化、天气条件、视角差异等因素而导致的图像“失真”？

答案在于深度学习与计算机视觉技术的融合创新，通过训练大规模的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），自动驾驶系统能够学会从海量的道路图像中提取关键特征，比如行人、车辆、交通标志等，即便是在夜晚的弱光环境或是雨天的模糊视野下，这种能力，我们称之为“跨视界识别”。

利用图像增强技术，如基于生成对抗网络（GAN）的图像复原，可以有效减轻因恶劣天气造成的图像退化问题，使系统能“看清”更远的距离，识别更细微的障碍物，而多视角融合技术，则通过整合来自不同摄像头（如前视、侧视、后视）的图像信息，构建出车辆周围的三维环境模型，进一步消除了单一视角的盲区。

自动驾驶中的图像处理，正以深度学习为翼，以计算机视觉为眼，跨越了“视界”的局限，让机器不仅看得更远、更清，还能“理解”所见的每一幕，为安全、高效的自动驾驶保驾护航。