Mạng nơron tế bào CNN cho phép xử lý các mảng tín hiệu tốc độ cao bởi hai yếu tố cơ bản và khó có thể tách rời nhau:
- Một bộ xử lý tế bào trong mảng CNN là một mạch điện phi tuyến đơn giản liên kết cục bộ với các bộ xử lý tế bào khác trong bán kính ảnh hưởng trực tiếp có tốc độ xử lý tín hiệu đầu vào là thời gian quá độ của một mạch điện (khoảng vài micro giây). Hàng chục ngàn bộ xử lý tế bào trong một chip CNN xử lý hàng chục ngàn tín hiệu đầu vào khác nhau để cho ra đồng thời ở đầu ra hàng chục ngàn tín hiệu đã được xử lý cũng chỉ cần một lệnh duy nhất là bộ trọng số liên kết giữa các bộ xử lý này.
- Các cảm biến thu mảng tín hiệu (ánh sáng, áp suất, âm thanh,...) có thể đưa trực tiếp vào đầu vào của mỗi nơron trong mạng nơron tế bào để xử lý không cần qua các bộ ADC. Như vậy đã bỏ được rất nhiều khâu biến đổi, truyền dẫn trung gian giữa tín hiệu cần xử lý và bộ xử lý.
Xử lý ảnh dùng CNN hiện nay đã thực hiện được tất cả các công việc kinh điển mà một chương trình xử lý ảnh thường phải thực hiện:
- Tiền xử lý: Loại bỏ các đối tượng nhiễu, tăng cường độ tương phản, tăng cường các thông tin cần quan tâm.
- Trích chọn đặc tính. - Rút ra các quyết định.
Như đã nói ở phần trên xử lý ảnh dùng PDE là một hướng mới trong xử lý ảnh. Ðã có rất nhiều nghiên cứu về xử lý ảnh dùng PDE trên máy tính hệ
lệnh tuần tự, nhưng các kết quả nghiên cứu về xử lý ảnh dùng PDE trên CNN mới chỉ rất ít ỏi; đây là một thực tế khách quan bởi lực luợng nghiên cứu về CNN chưa phải là rất đông đảo trong khi các công việc và hướng nghiên cứu thì rất rộng:
- Ðã có các mô hình CNN tìm biên dùng PDE. Ðã có các nghiên cứu về giảm nhiễu dùng PDE trên CNN với các phương trình tuyến tính các hệ số, thành phần của PDE là số thực.
- Tuy nhiên các mô hình CNN thực hiện các PDE khuếch tán sử dụng cho xử lý ảnh mới được quan tâm đến là các mô hình CNN 1 lớp đơn. Các thành phần và hệ số của các CNN thực hiện PDE này chỉ là số thực. Các mô hình CNN nhiều lớp thực hiện PDE với các thành phần phi tuyến và phức áp dụng cho xử lý ảnh đã chưa được quan tâm nghiên cứu.
- Nhiều công việc xử lý ảnh cơ bản, hữu phân đoạn ảnh chưa quan tâm xử lý trên CNN.
- Cuối cùng là các mô hình, các thuật toán xử lý ảnh trên CNN (cũng như các mô hình CNN cho các nhiệm vụ khác như giải PDE, quan sát đa mục tiêu,...) cần phải được nghiên cứu tích hợp tạo ra bởi phần cứng để có các sản phẩm nổi trội, sắc bén.
- Nếu xử lý trên mạng CNN thì theo lý thuyết tốc độ phân đoạn ảnh nhanh hơn n lần so với CPU có cùng tốc độ xung nhịp (với n=NxM) .