Обнаружение изображений при слабом освещении с использованием SURF

Я использую код из сайт OpenCV для обнаружения объектов. Я новичок в OpenCV и в обработке изображений и пытаюсь понять работу SURF. У меня есть несколько сомнений.

1. Я использовал цветные изображения для обнаружения, и результаты были хорошими до сих пор. Есть люди, которые рекомендуют использовать изображения в градациях серого, увеличит ли это производительность алгоритма?

2. В коде, какое значение имеет фильтрация, если только совпадения имеют расстояние менее 3 * mindist?

for( int i = 0; i < descriptors_object.rows; i++ )
{ if( matches[i].distance < 3*min_dist )
{ good_matches.push_back( matches[i]); }
}

3. Несмотря на то, что обнаружение является устойчивым на изображениях с высокой освещенностью (я использовал 900 в качестве значения гессиана), одно и то же изображение в условиях низкой освещенности не обнаруживается с одинаковым значением гессиана, есть ли способ сделать оба с одним и тем же значением гессиана и одно и то же эталонное изображение для обоих условий? Будет ли полезна функция cv :: equalizeHist ()? Если это так, может кто-нибудь предложить мне способ интеграции с кодом обнаружения SURF?

Структура 4.DMatch, которая возвращает совпадения, имеет параметр под названием расстояние, которое возвращает расстояние между дескрипторами. Что это значит? Есть ли единица для возвращенного расстояния?

5. Я также хотел бы знать, существуют ли лучшие дескрипторы, чем SURF, с точки зрения сложности времени, масштаба и инвариантности вращения для обнаружения объекта.

Заранее спасибо за ваше время и ответы.