技术难点
· 成像过程中产生的各种噪声，如热噪声、散粒噪声、电流噪声和各种复合噪声。
· 微光下图像信噪比很低，图像信号容易淹没在噪声中。
· 对比都拉伸时容易放大噪声，并会噪声局部区域过曝。
解决方案
· 场景增强算法：
实现对图像灰阶的局部自适应拉伸达到图像增强的目的，同时通过对局部信息的分段统计在拉伸灰阶的同时抑制与背景权值相近的噪声信息。
· 清晰度算法：
一种带噪声抑制的图像增强算法，滤波权重动态调节增强边缘细节的同时完成降噪处理，3x3～5x5的卷积范围内完成图像边缘信息和噪声的有效分割，达到去噪增强的目的。
技术难点：由于镜头受到外界环境影响，产生物理抖动，造成图像的抖动。
解决方案：采用光流补偿的方法，实时计算并评估抖动方向，进行位移补偿，最终得到稳定的图像。
技术难点：由于对向车辆大灯的干扰，镜头会采集到大灯直射产生的光斑，影响后续图像处理分析
解决方案：采用图像处理算法，分析光斑梯度，并根据梯度情况分层降低过曝光程度，减轻曝光带来的影响
插值方案一
伪彩色：边缘伪彩严重
拉链：拉链严重
清晰度：优
计算资源：运算量小
插值方案二
伪彩色：边缘无伪彩
拉链：边缘无拉链
清晰度：优
计算资源：运算复杂
高斯滤波
去噪声：较强
细纹理：丢失严重
清晰度：差
计算资源：运算量小
高清滤波
去噪声：强
细纹理：无丢失
清晰度：优
计算资源：运算复杂
