조명 조건은 크게 컴퓨터 비전 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 조명의 변이는 객체 감지, 인식 및 추적에 대한 부적절한 발생을 일으킬 수 있습니다. 효과적인 보상 방법을 구현하면 다른 환경의보다 더 신뢰할 수 있고 일관된 결과를 보장합니다.

이미지 처리 기술

전처리 방법은 분석하기 전에 조명 변화를 정상화하는 것을 목표로 합니다. 그의 그림과 같은 기술은 이미지의 대조를 조정하고, 특징을 더 구별할 수 있습니다. 감마 개정은 조차 조명을 위해 보상하기 위하여 광도 수준을 조정합니다.

Adaptive 위협

Adaptive 임계 값이 동적 이미지 내에서 다른 지역의 임계값을 조정합니다. 이 접근법은 그림자 또는 언트라 일 조명과 시나리오에서 다양한 조명 조건에서 객체를 구분하는 데 도움이됩니다.

조명-Invariant 기능

일부 기능은 조명 변경에 의해 덜 영향을받습니다. 색상 invariants 또는 질감 기반 기능을 사용하여 견고성을 향상시킬 수 있습니다. Local Binary Patterns (LBP) 또는 Edge Detection과 같은 기술은 구조적 인 정보에 중점을 둡니다. 색상 강도보다는.

하드웨어 및 센서 솔루션

하드웨어 설정을 조정하면 조명 문제를 완화할 수 있습니다. 제어 조명 환경, 적외선 센서 또는 높은 동적 범위 (HDR) 이미징을 사용하여 시스템 성능을 향상 할 수 있습니다.