智能图像处理是指一类基于计算机的自适应于各种应用场合的图像处理和分析技术，本身是一个独立的理论和技术领域，但同时又是机器视觉中的一项十分重要的技术支撑。

      在机器视觉的智能图像处理技术的发展中，还存在不少技术瓶颈，如：

      1）稳定性：某种处理方法往往在研究和开发中表现良好，但在复杂多变的应用环境中，却不时地出现问题。例如人脸识别系统，在目标配合时识别率可高达95%以上，但在实际监控环境下，识别率就会大大下降。

      2）实时性：如果图像的采集速度、处理速度较慢，再加上新近引入的深度学习类算法，加大了系统实时处理的难度，跟不上机器运行和控制的节奏。

      3）准确性：机器视觉系统要求图像识别和测量的准确性接近100%，任何微小的误差都有可能带来不可预测的后果。例如目标定位的误差会使装配出来的设备不符合要求。

      4）系统能力：目前的嵌入式图像处理系统，存在芯片的计算能力不足，存储空间有限等问题，常常不能满足运算量较大的图像处理运算，如神经网络的迭代运算，大规模矩阵运算等。

      今后机器视觉中智能图像处理的发展主要体现在以下几个方面：

　　1）算法：传统算法继续不断有所突破，新一波人工智能浪潮带来不少新的性能优良的图像处理算法，如深度学习（DL），卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN），等等。

　　2）实时性：出现更多结构新颖、资源充足、运算快速的硬件平台支撑，例如基于多CPU、多GPU的并行处理结构的计算机，海量存储单元等。

　　3）嵌入式：新的高速的信号处理器阵列，超大规模FPGA芯片。

　　4）融合处理：从单图像传感器发展到多传感器（多视点）的融合处理，可更加充分地获取现场信息。还可融合多类传感器，如图像传感器、声音传感器、温度传感器等共同完对现场目标定位、识别和测量。

      通过上文的介绍，相信大家对智能图像处理的技术瓶颈及今后的发展也有了进一步的了解。小编认为：智能图像处理是机器视觉的核心技术，随着图像处理水平的不断提高，一定会有力地推动机器视觉的迅速发展。希望本文给你带来帮助。