图像处理的难点

　　在我们深入研究我认为计算机视觉如此严峻的主要原因之前，我首先需要解释机器如何“看到”图像。当我们人类观看图像时，我们会感知物体，人物或景观。当机器“查看”图像时，他们看到的只是代表单个像素的数字。

　　一个例子可以解释这一点。假设你有一个灰度图像。然后，每个像素由一个通常在0到255之间的数字表示（我在这里抽象压缩，颜色空间等等），其中0表示黑色（无颜色），255表示白色（全强度） ）。0到255之间的任何一个都是灰色阴影，如下图所示。

　　因此，对于要任何获取图像内容的机器来说，它必须以某种方式处理这些数字。这正是图像/视频处理和计算机视觉的全部 - 处理数字！

接下来将从四个方面来解释，解决这个问题非常困难的主要原因。

1. 数据量大

2. 固有的信息丢失

3. 伴随噪音

4. 理解图像含义困难

一、数据量大

　　正如我上面所说，当涉及到图像时，所有计算机都看到数字...... 很多数字！许多数字意味着需要处理的大量数据才能被理解。

　　我们举一个例子来说明图像的数据量究竟有多大。如果您具有1920 x 1080分辨率的灰度（黑白）图像，则表示您的图像由200万个数字（1920 * 1080 = 2,073,600像素）描述。现在，如果切换到彩色图像，则需要三倍的数字，因为通常情况下，当您表示彩色像素时，您可以指定它所包含的读数，蓝色和绿色。然后，如果你试图分析来自视频/摄像机流的图像，例如30帧/秒的帧速率（现在是标准的帧速率），你突然处理1.8亿个数字每秒（3 * 2,073,600 * 30~ = 1.8亿像素/秒）。这是需要处理的大量数据！即使拥有当今功能强大的处理器和相对较大的内存大小，机器也很难做出有意义的事情，每秒有1.8亿个数字。

二、信息丢失

　　数字化过程中的信息丢失是造成计算机视觉难度的另一个主要因素。图像处理的本质是从3D世界（如果我们处理视频流中的数据则是4D）投影到2D平面（即平面图像）上获取信息。这意味着在此过程中会丢失大量信息。

　　我们的大脑可以非常出色的推断出丢失的数据是什么，但是对于计算机来说却是极其困难的挑战。下图显示的是一个凌乱的房间

 

　　我们可以很容易地看出，绿色健身球比桌子上的黑色平底锅更大更远。但是如果黑色平底锅比绿色球占据更多的像素，机器应该如何推断呢？这不是一件容易的事。当然，我们可以尝试通过同时拍摄两张照片并从中提取3D信息来模拟我们用两只眼睛看到的方式，这被称为立体视觉。然而，将图像拼接在一起也不是一项微不足道的任务，因为同样是一个开放的研究领域。

三、伴随噪声

　　数字化过程中经常伴随着噪音。例如，没有相机会拍摄出一个完美的不含噪声的现实图片，特别是当我们用手机上的相机进行拍照时，他们会通过调整强度等级，色彩饱和度等去尝试捕捉我们美丽的世界。同时在图像拍摄过程中肯能会出现“镜头光晕”的现象，我们可以轻松的判断光晕后面是什么场景，而对于计算机来说确实非常困难的。

 

　　虽然已经有很多去除光晕的算法，但是去除光晕的算法本身也是开放的领域。

　　另外，在图像压缩的过程中会对图像降低像素或者变换操作，而这样的图片对于人来说可以轻松的识别，而对于计算机，如果不告诉它压缩变换的操作，它会当作压缩后的图像为原图像进行识别，从而产生错误。

 

四、理解图像含义困难

　　最后也是最重要的是就是对图像内容的理解。对于机器来说，这绝对是计算机视觉环境中最难处理的事情。当我们观看图像时，我们会用累积的学习和记忆（称为先验知识）来分析它。

　　例如，我们知道，我们可以坐在健身球上，而平底锅通常用在厨房里，因为这些东西我们过去已经了解过。如果有一些东西看起来像天空中的平底锅，很可能它不是平底锅（除非是红太狼把打灰太狼的平底锅扔天上了），因此我们可以进一步仔细检查，以确定对象可能是什么（例如飞盘！）。或者如果有人围着绿球踢球，很可能是小孩子的球而不是健身球。

　　但机器没有这种知识。他们不了解我们的世界，不了解其中固有的复杂性，以及我们在数千年的进化中创造的众多工具，商品，设备等。也许有一天机器将能够获得维基百科并从那里了解有关对象的信息，但目前我们离这种情况很远。

　　有些人会争辩说，我们永远不会达到机器能够完全理解我们现实的阶段 - 因为意识总是对他们来说是遥不可及的。