대부분 의 현대 이미지 처리 는 푸리 에 변환 ( Fourier transform ) 과 가 보 어 필터 들 ( Gabor filters ) 과 같 은 몇몇 표준 수학 적 도구 들 에 기초 한다 . 자연 의 장면 들 에 적용 될 때 , 이 들 변환 들 은 그 들 의 출력 들 의 대부분 을 제로 ( 0 ) 에 가깝 게 보내 고 , 장면 내 정보 의 대부분 은 그 나머지 출력 들 로 인코딩 된다 : 즉 그 출력 은 희소 하 다 ( sparse ) . 더욱이 , 그 결과 하 는 비제 로 출력 들 ( the resulting non - zero outputs ) 은 원 픽셀 들 ( raw pixels ) 보다 더 쉽 게 해석 된 포맷 ( format ) 으로 있 다 . 이 와 같이 이 들 변환 들 이 일단 수행 되 면 뒤이 은 이미지 처리 는 훨씬 효율 적 으로 된다 . 그러나 이 들 기술 들 을 적용 하 기 위해서 장면 으로부터 의 광 이 우선 이미지 센서 상 에 포 커싱 되 고 , 변환 되 고 , 버퍼링 되 고 , 디지털 화 되 고 , 디지털 영역 에서 변환 ( 필터링 ) 되 어야 한다 . 디지털 화 와 필터링 은 , 이어지 는 처리 가 효율 적 이 라 하 더라도 , 상당 한 전력량 을 소비 한다 . 결과 로서 , 일반 적 으로 시각 정보 는 무선 센서 노 들 들 ( wireless sensor nodes ) 과 같이 견고 하 게 전력 제한 된 플랫 폼 들 ( platforms ) 로부터 는 수집 될 수 없 다 .