機器視覺在自動駕駛中處理低分辨率圖像的方法主要包括圖像增強、去噪、縮放等預處理步驟，以提高圖像質(zhì)量和可用性。

1. 圖像增強：通過對低分辨率圖像的灰度、顏色等進行調(diào)整，可以提高圖像的對比度和清晰度，使其更適合自動駕駛系統(tǒng)的后續(xù)處理。這種增強處理有助于突出圖像中的重要信息，如道路標記、車輛和行人等。

2. 噪聲去除：低分辨率圖像可能包含較多的噪聲，這會影響自動駕駛系統(tǒng)的判斷。通過濾波、平均值替換等方法去除圖像中的噪聲是必要的。這有助于提高圖像的純凈度，使自動駕駛系統(tǒng)能夠更準確地識別圖像中的物體。

3. 圖像縮放：自動駕駛系統(tǒng)通常需要處理特定大小的圖像。如果原始圖像分辨率較低，可以通過圖像縮放算法將其調(diào)整到合適的尺寸。常用的縮放算法包括最近鄰插值、雙線性插值和雙三次插值等。這些算法可以根據(jù)需要選擇，以在保持圖像質(zhì)量的同時實現(xiàn)尺寸調(diào)整。

機器視覺在自動駕駛中處理低分辨率圖像時，會綜合運用圖像增強、噪聲去除和圖像縮放等方法，以提高圖像的質(zhì)量和可用性，從而支持自動駕駛系統(tǒng)的準確判斷和決策。