《图像处理技术发展史 - 第 3 卷 - 照明》
图像处理技术是计算机科学与工程领域的重要分支，它涉及对图像数据的采集、分析、增强、恢复和理解等多个方面。本卷《照明》主要关注的是图像处理中与光照条件相关的技术，包括光照模型、光照校正、阴影处理和高动态范围图像（HDR）等内容。
1. 光照模型：在图像处理中，光照模型是模拟现实世界光线如何影响物体表面的关键。基础光照模型如Lambertian模型，假设物体表面均匀反射光线，而更复杂的模型如Phong模型则考虑了镜面反射和漫反射。了解这些模型对于理解图像的色彩和亮度变化至关重要。
2. 光照校正：由于实际拍摄环境中光照条件的复杂性，图像往往会出现曝光不足或过曝的情况。光照校正技术旨在调整图像的亮度和对比度，使其更加接近人眼感知的真实效果。例如，直方图均衡化是一种常见的方法，通过改变像素的分布来改善图像的整体亮度和对比度。
3. 阴影处理：阴影在图像中可以提供深度和立体感，但不当的阴影可能会导致图像质量下降。阴影检测和去除技术可以帮助减轻过度阴影的影响，或者通过合成技术创造更为自然的阴影效果。同时，阴影分析还能用于物体识别和场景理解。
4. 高动态范围图像（HDR）：在某些场景中，光照强度差异极大，普通相机难以捕捉全部细节。HDR技术通过结合多张不同曝光时间的照片，生成具有宽广动态范围的图像，从而保留亮部和暗部的细节。HDR图像的处理涉及到曝光融合、色调映射等技术，可以提供更加逼真的视觉体验。
5. 图像增强：光照条件的变化可能会影响图像的清晰度和可读性。图像增强技术，如锐化、去噪和色彩校正，用于改善图像的质量，使其更适合后续分析或人眼观看。这些技术在医疗影像、遥感、监控等领域有着广泛的应用。
6. 应用实例：图像处理中的照明技术广泛应用于摄影、电影制作、虚拟现实、自动驾驶、医学成像等多个领域。例如，在自动驾驶中，准确的光照模型和阴影处理有助于车辆识别环境，提高行驶安全性；在医学成像中，适当的光照校正和图像增强能帮助医生更好地诊断疾病。
7. 发展趋势：随着计算能力的提升和深度学习等先进技术的发展，图像处理中的照明技术正朝着更智能化、自动化方向发展。未来，我们可以期待更加精确的光照建模、自适应的光照校正以及更加真实的图像合成技术。
《图像处理技术发展史 - 第 3 卷 - 照明》深入探讨了光照在图像处理中的作用，为理解和应用这些技术提供了宝贵的知识。无论是研究者还是实践者，都能从中受益，进一步提升图像处理的能力和效果。
