История создания методов ЦОИ и анализа изображений насчитывает уже больше, чем полвека. За это время было разработано очень большое число алгоритмов для решения различных прикладных задач. Достаточно большое количество этих алгоритмов до сих пор очень эффективно используется при решении различных, как правило, узкоспециализированных задач ЦОИ.
Наибольшую сложность представляет из себя разработка методов для решения интеллектуальных задач, например, распознавания или понимания образов (изображений).
Но и для решения более простых задач, таких как реставрация изображений, выделение контура, сегментация и т.п., невозможно говорить о том, что применяемые для их решения методы позволяют в самом общем случае получать решения, которые удовлетворяют заданному множеству внешних условий.
Непрерывное появление все новых и новых алгоритмов и методов решения задач ЦОИ свидетельствует об отсутствии методов, которые в достаточной мере удовлетворяли бы исследователей в области ЦОИ. Кроме того, необходимо отметить тот факт, что надежность решения задач ЦОИ падает при снижении контрастности и резкости изображений, присутствия шумовых или геометрических искажений.
Еще в 1950-х годах обработка изображений была в основном аналоговой и производилась оптическими устройствами. Некоторые из этих оптических методов до сих пор не потеряли свою актуальность, и интенсивно применяются, например, в такой области, как голография. Но в связи с резким ростом производительности компьютеров, происходит интенсивное вытеснение данных методов методами ЦОИ, которые в большинстве случаев являются более надежными, точными, простыми в реализации и гибкими по сравнению с аналоговыми методами.
При ЦОИ активно используется специализированное оборудование, например, многопроцессорные системы или процессоры с конвейерной обработкой инструкций. Наиболее заметно это при использовании систем для обработки видеоинформации.
ЦОИ производится при помощи различного программного обеспечения для работы с символьной математикой, например, Mathematica, MATLAB, Maple, Mathcad и др. В этих системах существуют как специальные инструментальные средства, так и пакеты расширения, например, в MATLAB – Image Processing.