Les conditions d'éclairage peuvent affecter de façon significative les performances des systèmes de vision par ordinateur. Les variations de l'éclairage peuvent causer des inexactitudes dans la détection, la reconnaissance et le suivi des objets.

Techniques de prétraitement d'images

Les méthodes de prétraitement visent à normaliser les variations d'éclairage avant l'analyse. Les techniques telles que l'égalisation histogramme ajustent le contraste des images, rendant les caractéristiques plus distinguables. La correction gamma modifie les niveaux de luminosité pour compenser l'éclairage inégal.

Thresholding adaptatif

Le seuil adaptatif ajuste dynamiquement la valeur seuil pour différentes régions d'une image. Cette approche permet de segmenter les objets dans des conditions d'éclairage variables, en particulier dans des scénarios avec ombres ou éclairage inégal.

Caractéristiques de l'invariant d'éclairage

Certaines caractéristiques sont moins affectées par les changements d'éclairage. L'utilisation d'invariants de couleur ou de fonctionnalités basées sur la texture peut améliorer la robustesse.

Solutions matérielles et capteurs

L'utilisation d'environnements d'éclairage contrôlés, de capteurs infrarouges ou d'imagerie à haute plage dynamique (HDR) peut améliorer les performances du système dans des conditions difficiles.