基本介紹
信息（information）既是一種抽象的概念，又是一個無處不在的實際事件。控制論創始人維納（Norbert Wiener）認為，信息既不是物質也不是能量，是人類在適應外部環境時以及在感知外部環境時而作出協調時與外部環境交換內容的總稱。因此，可以認為，信息是人與外界的一種互動通信的信號量。
正文
由於信息通常載在一定的信號上，對信息的處理總是通過對信號的處理來實現。所以，信息處理往往和信號處理具有類同的含義。信息處理的目的主要是：①提高有效性；②提高抗干擾性；③改善主觀感覺的效果；④對信息進行識別和分類；⑤分離和選擇信息。總的來說是為了更好地與信宿的性質相匹配,捨棄那些對信宿無關的部分,突出信宿需要的有用部分。
信息處理信息處理的一個基本規律是“信息不增原理”。這個原理表明，對載荷信息的信號所作的任何處理，都不可能使它所載荷的信息量增加。一般來說，處理的結果總會損失信息，而且處理的環節和次數越多這種損失的機會就越大，只有在理想處理的情況下，才不會丟失信息，但是也不能增加信息。下圖不等式中I(U;W)，…等表示互信息。雖然信息處理不能增加信息量，卻可以突出有用信息，提高信息的可利用性。隨著信息理論和計算機技術的發展，信息處理技術得到越來越廣泛的套用。
提高有效性的信息處理根據信宿的性質和特點，壓縮信息量的各種方法都屬於這一類。例如，通過過濾、預測、信源編碼和閾變換等方法，就可以在一定程度上壓縮頻帶、壓縮動態範圍、壓縮數據率。在允許一定失真條件下,信息率-失真理論是這類信息處理技術的理論基礎。
提高抗干擾性的信息處理為了提高抗干擾的能力，針對干擾的性質和特點，對載荷信息的信號進行適當的變換和設計。例如，通過過濾和綜合來消除畫面的條紋干擾或孤立斑點；通過適當的設計使信號具有較強的相關性來抑制隨機噪聲的干擾；通過對信號附加適當的剩餘，使信號具有發現和糾正錯誤的能力等，都是這類信息處理技術的套用實例。
改善主觀感覺效果的信息處理這類技術主要套用在圖像處理方面。例如通過灰度變換和修正，通過頻率成分的加重和調整來改善圖像的質量；為了便於觀察圖像各個部分的差別，把灰度差轉換為色彩差，形成假彩色圖等。此外，廣播中的立體聲處理也是改善主觀感覺效果的信息處理技術。
識別和分類的信息處理這是信息處理技術發展較快的一個分支，通常稱為模式識別。這種方法的要點是：根據用戶要求，合理地抽取模式的特徵，然後根據一定的準則來對模式進行識別和分類。具體實現的方法主要有兩類：基於模式的統計特徵和統計推斷理論的統計識別方法；基於模式結構特徵和文法推理的文法識別方法。統計識別方法要求先抽取模式的特徵，得到原始的特徵空間,然後把它變換到低維空間,並根據一定的準則（如最小均方誤差準則、最大熵準則等）對它進行分類（線性分類或非線性分類，後者具有較好的分類效果，但比較複雜）。文法識別方法要求先選取模式的元素（即結構特性），然後進行文法分析和推斷，通過樣板匹配的方法，按照相似度準則來識別模式。數碼識別、文字識別、語聲識別和特定圖形(如指紋、染色體、癌細胞等)的識別等都取得了較大進展。
選擇與分離的信息處理通常從內容隨時增減變動的資料庫中有選擇地提取信息，或情報檢索和文字加工等，都屬於信息選擇。另外一類是分離信息，如在多數人交談的環境中，只選取一個人的講話。這需要有發話者的語聲識別器。例如，利用基頻和音調等特徵來識別出選擇的對象，然後再將有關信息提取出來。在場景識別中，為了從背景中將活動物體圖像分離出來，可以仿照蛙眼識別活動目標的原理，通過側抑制方法來實現。
信息處理一般是對電信號進行的處理，但也有對光信號、超聲信號等直接進行處理的。在圖像處理中，通常採用串列處理。為了適應複雜圖像實時處理等需要，還要研究並行處理的技術。在計算機技術不斷發展的基礎上，如能加上對事物的理解、推理和判斷能力，信息處理的效果就會有更大的改進。
