常规全电视信号一行的扫描时间，国际标准是64us，正程是52.2u，如果一行的分辨率为512个象素的话，实时处理一个象素的时间近似为0.1us(100ns)，如果一行的分辨率为256个象素的话，实时处理一个象素的时间近似为0.2us。
　　如果是彩色图像，一个象素含有RGB或YUV三个值，如果要作一个卷积运算，最小的卷积该是3×3，这样要在0.1或0.2us时间内，作3×9个加法和3×9个乘法，这是一般计算机所不能完成的，所以多媒体计算机中视频实时处理是一个关键的技术问题。

　　视频信号的实时处理，常用的有下述三种方法：
　　① 基于查找表LUT(Look up table)实时处理法；
　　② 基于DSP的视频信号快速处理器；
　　③ 流水线结构的图像处理机。
　　图像信号一般是二维信号，一幅图像通常由512×512个像素组成（当然有时会取256×256，或1024×1024个像素），每个像素有256级灰度，或者是3×8bit RGB 16兆种颜色。一幅图像就有256KB，或者768KB（对于彩色图像）个数据，为了完成视觉处理的传感、预处理、分割、描述、识别和解释，上述前几项主要要完成的数学运算可归纳为：
　　（1）点处理：常用于对比度增强、密度非线性校正、阈值处理、伪彩色处理等。每个像素的输入数据经过一定的变换关系映射成像素的输出数据。例如，对数变换可实现暗区对比度扩张。
　　（2）二维卷积运算：常用于图像平滑、尖锐化、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等。若用于图像平滑、尖锐化、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等，用M×M卷积核矩阵对整幅图像进行卷积时，要得到每个像素的输出结果就需要作M2次乘法和M2－1次加法。由于图像像素一般很多，即使用较小的卷积核，也需要进行大量的乘、加运算和访问存储器。
　　（3）二维正交变换：常用的二维正交变换有FFT、Walsh、Haar、DTC和K-L变换等，常用于图像增强、复原、二维滤波、数据压缩等。
　　（4）坐标变换：常用于图像的放大缩小、旋转、移动、配准、几何校正和由投影值重建图像等。
　　（5）统计量计算：如计算密度直方图分布、平均值和协方差矩阵等。在进行直方图均衡化、面积计算、分类和K-L变换时，常常要进行这些统计量计算。
　　在处理视觉信号时，就要进行上述运算，计算机需要进行大量的运算和大量的访问存储器。如果采用一般的计算机进行视频数字信号处理，就有很大的限制。举一个简单的例子，一个装配机器人的视觉系统，要在传送带上识别出所要的机械零件，确定该零件的位置，然后命令机械手把它抓起来，根据已有的装配工艺知识进行装配。相对来说，这是一个比较简单的计算机视觉问题，其计算理论及算法已经解决。具体的作法是计算机把摄像机摄到的图像数字化成一幅512 × 512 × 8bit的数字图像，然后把图像上的零件分割出来，抽取特征，进行识别匹配，确定几何位置，最后，命令机械手完成抓取和装配的任务。处理一幅512 × 512 × 8bit的图像，把零件和背景、零件和零件分割出来的典型运算是进行 3 × 3的卷积（Sobel算子）。如果卷积是实时的（25帧/s），则运算速度要求为：
　　　512 × 512 × 9 × 2 × 25/s＝ 118MOPS
　　全部地完成上述任务，计算机所要进行的操作约为上述的10－100倍，即要求计算机实时处理的速度为1180～11800MOPS。上述问题的算法已经解决，但是这样的运算速度在通用计算机上却难以实现。所以，在通用计算机上处理视觉信号，主要有下述两个局限性：一是运算速度慢；一是内存容量小。为了解决上述问题，可以采用如下几种方案：
　　（1）利用大型高速计算机组成通用视频信号处理系统。为了解决小型计算机运算速度慢、存储容量少的缺点，人们自然会想到利用大型高速计算机，缺点就是造价太高。
　　（2）小型高速阵列机。采用大型计算机的主要问题是设备造价太高，为了降低视频信号处理系统的造价，提高设备的利用率，有不少设计者和厂家在设计视频信号处理系统时，选用造价低廉的中小型通用计算机为主机，为了适应视频信号快速处理、大量的矢量运算的要求，再配备一台高速阵列机。
　　AP-l20B、MAP等一类计算机就是阵列机。这类计算机有并行工作的两条高速流水线，它们对于二维数据的运算特别有效。视频信号本身就是二维数组，很多处理方法中都要用到矩阵和向量运算，如空间滤波、正交变换和分类等，对于比较复杂的视频信号处理，往往要反复进行多次这类运算，而阵列处理机处理这类问题就可以充分发挥它们的长处，获得很高的处理速度。例如用 AP-120B进行 512 × 512个像素的快速傅里叶变换只需1.6s。这类计算机对于视频数字信号，处理性能价格比最好，其投资相当于一台小型计算机，但是处理速度相当于大型或巨型机。
　　（3）采用专用的视觉处理器。为了适应微型计算机视频数字信号处理的需要，不少厂家设计了专用的视觉信号处理器，它的结构简单，成本低，性能指标高。多数采用多处理器并行处理，流水线式体系结构以及基于 DSP（Digital Singnal Processor）的方案。
　　此外，还有Connected Machine以及Systolic阵列。Systolic阵列的概念最早是由CMU的孔祥仲（H.T.Kong）等人提出的，它代表了多处理机结构最新的研究成果。所谓Systolic是指心脏收缩的意思，利用心脏收缩的节拍原理，设计了数据在阵列中按节拍传输的计算机新结构。这种结构能充分利用数据在系统的停留进行运算，提高数据利用率。每次存储器存储时完成多次运算，从而在不增加I/O的条件下解决了受计算限制的问题。在 Systolic结构中，基于相互连接形成Systolic阵列或Systolic树，信息流则在基元之间以流水线方式流动，与外界通信只在边界基元进行，即只有边界基元是I/O端口，这样，就解决了受I/O限制的计算速度问题。Systolic结构特别适用于视觉信号处理的算法，如矩阵运算、Hough变换等，国外利用这种结构设计制造的处理器和机器有：CMU设计的WRAP机，采用了Systolic结构，最高速度可达200MIPS；英国的STC Technology Ltd生产的AAPT；美国ESL公司设计的Systolic Signal Processor，最高运行速度可达350MIPS。另外，如NCR公司的GAPP，OKI半导体公司的MSM6956，都是市场上可以买到的Systolic处理器。