1.5 數(shù)字圖像處理的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

進(jìn)入21世紀(jì)，隨著計算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展和相關(guān)理論的不斷完善，數(shù)字圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視，并取得了重大的開拓性成就。在人工智能和思維科學(xué)的大背景下，圖像處理正向著高速化、高分辨率化、立體化、多媒體化、智能化和標(biāo)準(zhǔn)化的方向發(fā)展，涌現(xiàn)了眾多的圖像處理理論和算法。但與人類識別圖像的能力相比，計算機(jī)對圖像的處理能力尚存在很多不足。

在討論圖像處理面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的主要原因之前，有必要先解釋一下機(jī)器是如何“看到”圖像的。當(dāng)我們?nèi)祟愑^看圖像時，會感知物體、人物或景觀。而當(dāng)機(jī)器“查看”圖像時，它們看到的只是代表單個像素的數(shù)字。也就是說數(shù)字圖像處理的全部就是以某種方式處理這些數(shù)字。

圖像處理并不是一件容易的事情，可以總結(jié)為以下幾方面原因：

1）信息損失。數(shù)字化過程中信息損失是造成計算機(jī)視覺難度的一個重要因素。圖像是從3D世界投影到2D平面上獲取到的信息，在此過程中會丟失大量信息，例如深度信息。

2）數(shù)據(jù)量大。圖像的數(shù)據(jù)量是巨大的，視頻數(shù)據(jù)則會更大，雖然技術(shù)上的進(jìn)步使得處理器和內(nèi)存不足問題得到了良好的解決，但是數(shù)據(jù)處理的效率仍有待提高。

3）伴隨噪聲。任何測量過程中都存在噪聲，圖像的數(shù)字化過程中的噪聲也不可避免。這就需要使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)工具和方法對含有噪聲的視覺感知結(jié)果進(jìn)行分析和處理，從而較好地復(fù)原真實(shí)視覺數(shù)據(jù)。

4）圖像理解困難。人類可以對圖像內(nèi)容進(jìn)行理解和解釋，但對于機(jī)器來說，這絕對是計算機(jī)視覺環(huán)境中最難處理的事情。當(dāng)人類觀看圖像時，會用積累的知識和記憶（稱為先驗(yàn)知識）來分析它。但機(jī)器沒有這種能力，它們不了解人類的世界，不了解其中固有的復(fù)雜性，以及人類在數(shù)千年的文明中創(chuàng)造的眾多工具、商品、設(shè)備等。賦予機(jī)器對圖像的理解能力，是圖像處理、機(jī)器視覺與人工智能學(xué)科研究者們不斷努力的目標(biāo)。

總之，圖像處理領(lǐng)域還存在很多難題亟待解決，既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。在研究圖像處理技術(shù)時，可以加強(qiáng)對視覺特性、心理學(xué)特性等方面的進(jìn)一步研究，借鑒其他學(xué)科的理論、技術(shù)和方法，完善圖像處理的理論和技術(shù)體系。