请解释图像处理与计算机视觉技术在自动驾驶汽车中的具体应用，并通过实际案例分析其工作原理和效果。

在自动驾驶汽车领域，图像处理与计算机视觉技术是核心组成部分，它们为车辆提供了类似于人类视觉系统的能力，使其能够感知周围环境并做出相应的决策。例如，通过摄像头捕获的实时图像可以被图像处理技术分析，以识别道路上的车道线、交通标志、行人以及其他车辆。计算机视觉算法会处理这些图像数据，通过特征提取、物体检测、场景理解等技术，转化为自动驾驶系统可以理解的信息。

参考资源链接：[图像处理与计算机视觉技术综述ppt课件.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/ecdwydtnpv?spm=1055.2569.3001.10343)

一个具体的应用案例是车道保持辅助系统（Lane Keeping Assist, LKA）。LKA系统利用图像处理技术实时检测车道标志，当检测到车辆偏离车道时，系统会自动调整方向盘，帮助车辆保持在车道内。工作原理是通过摄像头采集的道路图像，计算机视觉算法对图像进行处理，识别出车道的边缘线，然后根据这些信息计算出车辆相对于车道的位置，并通过控制算法调整车辆方向。

另一个案例是交通标志识别系统。这类系统通过摄像头捕捉交通标志的图像，并使用图像处理算法去除图像中的噪声，增强关键特征，然后应用模式识别技术来识交通标志的类型和含义。计算机视觉技术则负责理解图像中的符号和文字，从而为自动驾驶车辆提供决策支持，例如警告驾驶员前方有限速标志或禁止转弯标志。

总结来说，图像处理与计算机视觉技术在自动驾驶汽车中的应用非常广泛，它们能够提高车辆的环境感知能力，从而增强自动驾驶系统的安全性与可靠性。为了更深入地理解这些技术及其在自动驾驶中的应用，建议查看《图像处理与计算机视觉技术综述ppt课件.ppt》。这份课件详细介绍了图像处理与计算机视觉的基础知识、关键技术以及实际应用案例，为学习和研究提供了宝贵的资源。

参考资源链接：[图像处理与计算机视觉技术综述ppt课件.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/ecdwydtnpv?spm=1055.2569.3001.10343)