如何优化无人机图像处理算法，以提升飞行中的环境感知能力？

在无人机整机集成中，图像处理作为关键技术之一，直接关系到无人机的环境感知、避障及任务执行能力，一个亟待解决的问题是：如何在复杂多变的飞行环境中，有效提升图像处理算法的鲁棒性和准确性。

针对光线变化，可引入基于深度学习的动态曝光控制算法，自动调节曝光时间以适应不同光照条件，减少光晕和过曝现象，对于复杂背景下的目标识别，可融合多传感器信息（如激光雷达、红外传感器）与图像处理算法，提高目标检测的准确性和稳定性，利用边缘计算技术，在无人机本地进行初步的图像处理和特征提取，可减少数据传输负担，提高实时性。

为应对网络延迟和传输中断等挑战，需设计具有容错性的图像处理架构，确保在部分数据丢失或延迟时仍能做出合理决策，通过这些技术手段的优化与融合，可以显著提升无人机在飞行中的环境感知能力，为更高级别的自主飞行和任务执行奠定坚实基础。