翻译：然而，在一些例如不利的照明条件、强光照与深暗影、烟雾遮挡、浑然一体的背景等较为复杂的场景中，地物的真实形状或纹理的可视化效果被降低[17]，由于单模态影像缺乏充分感知无约束环境所需的信息维度，需要结合其它模态的信息进行补充

However, in complex scenarios such as unfavorable lighting conditions, strong light and deep shadows, smoke obstruction, and integrated backgrounds, the visualization effect of the true shape or texture of the terrain is reduced [17]. Due to the lack of sufficient perception information dimension for unconstrained environments in single-modal images, it is necessary to supplement with information from other modalities.

相关问题

障碍物检测还需要考虑一些实际应用中的问题，例如光照变化、背景干扰等。

是的，您说得很对。在实际应用中，障碍物检测需要考虑很多因素，包括光照变化、背景干扰、噪声、遮挡等。下面是一些常见的方法，可以帮助您解决这些问题：

1. 光照变化：障碍物检测通常需要在不同的光照条件下进行，因此需要使用具有鲁棒性的算法。一种常见的方法是使用基于颜色的图像分割方法，例如基于阈值的方法或基于区域的方法。另外，也可以使用直方图均衡化等方法来调整图像的亮度和对比度。

2. 背景干扰：障碍物检测通常需要在复杂的场景中进行，例如城市街道、森林等。为了解决背景干扰的问题，可以使用背景建模技术，例如使用高斯混合模型 (GMM)。另外，可以使用形态学操作、边缘检测等方法来去除背景噪声。

3. 噪声：障碍物检测通常需要使用一些滤波器来去除噪声。例如，可以使用中值滤波器或高斯滤波器来平滑图像。另外，也可以使用形态学滤波器等方法来去除噪声。

4. 遮挡：在某些情况下，障碍物可能会被其他物体遮挡，这会影响障碍物检测的准确性。为了解决这个问题，可以使用传感器融合技术，例如使用激光雷达、摄像头、超声波等传感器来获取多种数据。另外，也可以使用多个相机来获取不同角度的图像，以提高障碍物检测的准确性。

需要注意的是，障碍物检测是一个复杂的问题，需要综合考虑多种因素。因此，需要使用适当的算法和技术来解决实际应用中的问题。

障碍物检测代码，考虑一些实际应用中的问题，例如光照变化、背景干扰等。

好的，下面是一个示例代码，它考虑了一些实际应用中的问题，例如光照变化、背景干扰等。这个代码使用了计算机视觉工具箱中的函数和算法，包括颜色空间转换、直方图均衡化、背景建模、形态学操作等。

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 将图像转换为 LAB 颜色空间
lab_I = rgb2lab(I);

% 对图像中的 L 通道进行直方图均衡化
lab_I(:,:,1) = histeq(lab_I(:,:,1));

% 使用背景建模技术，建立图像的背景模型
fgDetector = vision.ForegroundDetector('NumGaussians', 3, 'NumTrainingFrames', 50);
for i = 1:50
    fgDetector.step(lab_I);
end

% 对前景进行形态学操作，去除噪声
se = strel('disk', 5);
fg = imdilate(fgDetector.Foreground, se);
fg = imerode(fg, se);

% 对前景进行区域增长，提取障碍物
seg_fg = regiongrowing(fg);

% 在图像中绘制检测到的障碍物
figure, imshow(I);
hold on;
[B, L] = bwboundaries(seg_fg);
for k = 1:length(B)
   boundary = B{k};
   plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2)
end

上述代码中，我们首先将图像转换为 LAB 颜色空间，并对图像中的 L 通道进行直方图均衡化，以解决光照变化的问题。接着，我们使用背景建模技术建立图像的背景模型，以解决背景干扰的问题。然后，我们对前景进行形态学操作，以去除噪声。最后，我们使用区域增长算法提取障碍物，并在图像中绘制检测到的障碍物。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的例子，实际的障碍物检测可能需要更复杂的算法和处理过程。同时，障碍物检测还需要考虑一些实际应用中的问题，例如遮挡、运动模糊等。如果您需要更具体的帮助，可以提供更详细的问题描述，我会尽力为您解答。