在自动驾驶、视频监控等复杂视觉场景中，强光源（如车灯、太阳直射）会导致局部过曝、细节丢失和对比度下降，严重影响后续的图像分析与识别。因此，强光抑制技术至关重要。

目前主流方法主要分为两类：

基于图像增强的方法：通过优化对比度与动态范围来改善视觉效果。例如，采用改进的自适应直方图均衡化、同态滤波或Retinex理论（特别是多尺度Retinex算法），将图像分解为光照分量和反射分量，对过亮的光照分量进行压制，从而恢复暗部细节。

基于光源分离与重构的方法：这类方法更具针对性。首先通过阈值分割或光晕检测定位强光区域，将其视为“有害”的叠加光层。随后，利用图像修复技术（如基于邻域信息的插值、深度学习生成）或逆光照模型，估计并减去该光层，再用背景信息进行重建，从而在抑制强光的同时最大限度地保留原图信息。

技术实现上，传统算法侧重于在亮度或Lab色彩空间进行快速处理；而现代深度学习方法（如使用编码器-解码器结构的卷积神经网络）则能端到端地学习从强光图像到清晰图像的映射，效果更优但需要大量数据训练。实际应用中，常需结合具体场景的光照特性，在抑制强度、细节保留和实时性之间取得最佳平衡。