为什么图像处理如此困难

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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

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

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