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2、 图像处理的复杂化。图像处理的疑难问题很多且极其复杂,如文字识别技术。目前,印刷体汉字的识别率高达 99%以上,基本达到了实用程度,但手写体汉字的识别却处在限定型手写体汉字识别的水平上,其识别率还有待提高,而自然手写体汉字的识别仍处在艰难的研究中。图像压缩是近十年来研究的热点。可以这样认为,超低码率的图像编解码技术是目前需要攻克的难题,而模糊图像的复原是需要长期研究的课题。由于散焦和运动模糊图像对图像的损伤较大,给图像复原造成了很大困难,特别是集散焦、运动、高噪声、低清晰度于一身的复合型模糊图像,其复原的难度使研究人员望而却步。面对银行、宾馆、汽车收费站监控系统使用的录像机录制的模糊图像,有关部门急需一种针对性强的模糊图像复原系,
但目前的技术水平难以胜任;在指纹识别中,大数据量指纹库中的识别速度以及模糊指纹的复、变形指纹的校正都是亟待解决的问题;在人面像识别中,人的年龄、表情、姿态都对人面像识别有重大影响,海量人面像识别不仅存在识别率的问题,而且存在查询识别速度的问题。图像界对现存的这些复杂问题已进行了多年探索并积累了一定经验,相信随着图像处理技术的快速发展,这些复杂问题将会出现新突破。
3、 处理速度的高速化。著名的摩尔定律指出:微处理器的集成度每18个月将翻一番,即 CPU以18个月为一个更新换代周期;新摩尔定律提出全球因特网流量每6个月翻一番。当然,摩尔定律的成立是界定于某一个时期的。作为计算机重要应用的图像处理技术,在处理速度上将呈现出什么样的发展规律,目前还未见相关的研究报道。不言而喻,图像处理的速度受多方面条件的制约,其水平也是针对特定环境、特定时期而言的。按照习惯划分,图像处理可分为软件处理和硬件处理。硬件处理系统中含有软件处理或软件介入。纯软件处理属于事后处理,达不到视频实时处理的速度,原因在于:
1、早期计算机的处理速度较低,无法及时地处理活动视频图像数据;
2、一般的纯软件处理不能直接插入到视频数，据流中,因此需要附加图像获取时间。
3、除摄像机、录像机和视频取指器等视频设备外,扫描仪、数码相机和主机的传输速率低,难以高速处理图像;
4、早期计算机总线速度低于视频传输速度,活动视频图像不能实时地送入计算机;
由于纯软件处理所进行的是事后处理,所以长期以来人们关心的重点是能够具体实现各种图像处理的算法。随着 PCI总线的引入,活动视频图像能够被实时地送入计算机内存中,特别是Inte公司1995年提出的NSP( native signal processing,自然信号处理)技术,1997年推出的含57条指令的 MMX( MultiMedia eXtensions)指令集和 1999年推出的含70条指令的 SSE( Streaming SIMD Extensions )指令集(又称为KNI,即 Katmai New Instructions指令集) ,这些重大举措使图像界成为直接受益者,计算机处理图像的速度由此有了显著提高。用 MMX技术直接进行EG压缩的软件已经面市,基于 MMX/SSE技术的图像处理平台也已研制成功。PCI+ MMX/SSE技术已成为新一代图像处理系统的关键技术,其特点是处理速度快、价格低、单屏操作方便、微机资源强大,在视频实时的时间 (如40ms)内可对一幅图像进行某些处理。用微机进行图像处理在速度上虽然取得了很大进展,但仍存在问题。如果微机用40ms处理完一幅图像,那一幅视频活动图像到达计算机内存的时间一般需要40ms,而串行处理则需要80ms,这种处理速度只能算是准实时处理, 仍不能满足视频实时处理的要求。在现PCI图像卡里, 可以把一幅视频图像到达计算机内存的传输时间缩短到13ms左右,留给微机27ms 的处理时间以达到实时处理。这种设计可谓独具匠心,但所扩展的实用程度非常有限,原因在于具体应用中常常是多算法的集成。因此,可以说当前 MMX/ SSE技术对视频图像的处理速度还有待提高,这就需要配以硬件处理,以便在图像处理速度上达到更高水平。20世纪80~90年代是图像硬件处理技术发展的黄金时期,许多大型系统问世并达到了很高的水平。例如,美国的 SYT01流水线处理机采用 8 8级流水线,可达到每秒140次“邻域”操作的处理速度;美国的MPP位平面阵列处理机的处理阵列为256x256[2,3],但这些系统都是价格昂贵的大型系统,难以广泛应用。显然,为追求“算法及其处理速度”的指标而付出昂贵的成本代价,无论从科技水平还是从科研所遵循的规律来讲都是无可厚非的,但并不等于要达到“算法及其处理速度”的高指标一定得付出昂贵的成本代价。今天,我们面临的“算法及其处理速度”的挑战是在一个已有的高水平起点上展开的。一方面,MMX/SSE技术已达到了较高的水平代价很低;另一方面,大型系统所达到的水平也已成为一个尺度。因此,新构思、新结构和新系统只有在超越已有成果的水平上才具有重要意义。