利用深度学习应对视觉检测中的光照变化，可以通过多种方法和技术来实现，主要包括图像预处理、深度学习模型的应用以及特定网络结构的设计。
1. 图像预处理技术
图像预处理是应对光照变化的第一步，主要包括直方图均衡化和对比度增强等方法。直方图均衡化通过调整图像的亮度分布，使得图像的对比度更加均衡，从而减轻光照变化的影响。对比度增强技术则通过调整图像的灰度级别，提高图像的视觉信息，使得细节更加清晰，有助于检测系统更准确地识别目标。
2. 深度学习模型的应用
深度学习模型在应对光照变化方面有着显著的优势。例如，可以通过深度学习模型来估计清晰图像、大气光以及透射率，从而消除图像中的大气散射，达到去光照的效果。还可以利用深度学习模型对光照变化进行建模和补偿，提高视觉检测系统的稳定性和准确性。
3. 特定网络结构的设计
针对低光照图像，可以设计特定的网络结构来增强图像质量。例如，LLNet网络结构可以同时学习对比度增强和去噪，而S-LLNet则使用两个模块分阶段执行对比度增强和去噪。这些网络结构在真实拍摄到的低光照图像上进行了实验，证明了其有效性。
利用深度学习应对视觉检测中的光照变化，可以从图像预处理、深度学习模型的应用以及特定网络结构的设计等方面入手，提高视觉检测系统的稳定性和准确性。
