A diferencia del estudio de los mecanismos de la visión humana, el procesamiento y análisis de imágenes digitales nace en el momento en que se dispone de recursos tecnológicos para captar y manipular grandes cantidades de información espacial en forma de matrices de valores. Esta distinción situa al procesamiento y análisis de imágenes digitales como una tecnología asociada a las Ciencias de la Computación y por tanto cabe pensar de ella como una proyección del término Visión Artificial dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial.
Historicamente la primera vez que se hizo uso de las técnicas de imágenes digitales fue en los años veinte en la trasmisión de imágenes de fotografías periodísticas a traves de cable submarino entre Londres y New York. Esto supuso que el tiempo entre emisión y recepción de las imágenes pasase de una semana (por barco) a tres horas (por cable). A partir de esto y durante algun tiempo, se desarrollaron las técnicas de codificación y reproducción de las imágenes logrando pasar en la representación de imágenes de cinco a quince tonos de gris.
Pero estos hechos pueden considerarse aislados y no es hasta los años 50-60 en que aparecen los primeros computadores digitales y la necesidad de disponer de técnicas para la transmisión y procesamiento de imágenes desde satélite, cuando estas técnicas empiezan a ser desarrolladas de forma sistemática.
Cabe citar el empuje dado a las técnicas de trasmisión, realce y restauración de imágenes por el Jet Propulsion Laboratory (EEUU), encargado del procesamiento de las imágenes mandadas por los primeros satélites de la carrera espacial.
Al mismo tiempo y como consecuencia de los resultados obtenidos sobre las imágenes de satélite distintas administraciones y organismos llevaron a a cabo durante los años setenta y finales de los sesenta grandes proyectos de investigación para el desarrollo de técnicas relativas tanto al estudio de los mecanismos de la visión como al tratamiento y análisis de imágenes digitales. Así el National Institute of Health (EEUU) dedicó considerable esfuerzo al estudio de imágenes de rayos X, microscopía óptica y electrónica.
El MIT junto con la Universidad de Stanford trabajaron durante los setenta en temas de visión aplicada a robótica bajo el proyecto Hand-Eye. Otros proyectos que tambien han influido en el desarollo de estas técnicas son el PIPS (Pattern-Information Processing System) Japones y el Norteamericano UIS (Image Understanding System). Este último proyecto marca el comienzo del uso de estas técnicas en aplicaciones de tipo militar lo que ha supuesto, desde entonces, una fuente importante de inversiones para su desarrollo.
Dentro del contexto europeo tan solo cabe destacar la investigación desarrollada, durante los años setenta, por los profesores G. Matheron y J. Serra de la École National Supérieure des Mines de Paris (Francia) con base en resultados de la geometría integral y el cálculo de probabilidades para la caracterización y medición de formas. Esta metodología se denomina Morfología Matemática y ha tenido sus principales áreas de aplicación en los campos de la geología, la biología y la medicina. Referencias obligadas del nivel alcanzado a comienzos de los ochenta por las técnicas de procesamiento y análisis de imágenes digitales son las monografías descritas en las siguientes citas [Castleman79], [Duda73], [Fu82], [Gonzalez79], [Herman80], [Marr82], [Pratt78], [Rosenfeld82] y [Serra82].
Es a partir de este momento cuando se puede observar el comienzo de cierta especialización y catalogación de las técnicas existentes. Así, aparecen los conceptos de técnicas para el procesamiento de imágenes digitales como el conjunto de todas aquellas técnicas asociadas a la captura, codificación y representación de las imágenes que no introducen sobre las mismas ningún tipo de interpretación, y técnicas para el análisis de imágenes digitales, técnicas de visión por computador o visión mediante robot como acepciones que se refieren a aquellas técnicas que tratan de extraer la información presente en la imagen con el fín último de hacer una interpretación de las escena representada por dicha imagen.
Durante los años ochenta las técnicas de análisis de imágenes se desarrollan de forma vertiginosa como consecuencia de la gran cantidad de aplicaciones que aparecen y la madurez alcanzada en el diseño de arquitecturas de computadores. Los desarrollos más teórico han seguido en gran medida las pautas marcadas por Marr en [Marr82], habiendo sido la línea marcada por el MIT la que más influencia ha tenido. Las mayores contribuciones se han centrado en el desarrollo de algoritmos para la detección de características ( bordes, líneas , texturas) que ayudan a definir lo que Marr llamo el esbozo primitivo, asi como en el desarrollo de técnicas globales de segmentación de una imagen en regiones . A este último respecto cabe destacar aquellas aproximaciones que introdujeron la información de contexto en los procesos de clasificación y segmentación [Besag86], [Cross83], [Geman84],[Rosenfeld79].
De especial significación han sido tambien los numerosos trabajos que han usado técnicas de representación del conocimiento para los problemas de interpretación de imágenes, en relación con aplicaciones de ambiente industrial, iniciando una fuerte hibridación entre las técnicas de la Inteligencia Artificial para la representación del conocimiento y los técnicas de interpretación de escenas a partir de imágenes digitales.
A partir de la segunda mitad de la década de los 80 se inicia un creciente interés hacia el desarrollo de nuevas teorías y algoritmos para la interpretación de la imagen 2D como proyecciones de escenas 3D. En particular cabe mencionar los problemas asociados a la reconstrucción de escenas a partir de distintas proyeciones, el estudio del flujo óptico y sus múltiples aplicaciones a la caracterización de superficies 3D, la caracterización de superficies a partir del estudio del movimiento, el estudio de las formas a partir de las sombras, las técnicas de representación y búsqueda de óbjetos, el estudio de la orientación a partir de texturas.
Este interés por el estudio de problemas de mayor complejidad ha ido paralelo al desarrollo de nuevas generaciones de ordenadores que a precio asequible permiten la experimentación con imágenes cada vez más complejas en su interpretación.
De forma paralela, en el tiempo, al desarrollo de las técnicas y métodos matemáticos hasta ahora expuestas, se han venido desarrollando diferentes arquitecturas de computadores específicas para el procesamiento de datos de imágenes de imágenes digitales.
El concepto de arquitectura paralela SIMD (Single Instruction Multiple Data) ha sido sin lugar a duda la más usada en este tipo de aplicaciones. Los conceptos de procesadores con pipeline y procesadores vectoriales han sido tambien de amplio uso. Aunque en sus comienzos estas arquitecturas especificas fueron caras y con poco soporte de software básico, en la actualidad pueden considerarse como ópciones razonables en los sistemas de procesamiento de imágenes. En cualquier caso cabe destacar que el rápido aumento de las prestaciones en los computadores que llamaremos estandar, ha desechado el uso de este tipo de arquitecturas en muchas aplicaciones de tipo rutinario.