图像处理的算法复杂度通常都比较高，计算也相应比较耗时。利用CPU多线程处理能力可以大幅度加快计算速度。但是，为了保证多线程处理的结果和单线程处理的结果完全相同，图像的多线程计算有一些需要特别考虑的地方。
基本思路：为了能让多个线程同时并行处理，那么各自处理的数据不能有交集，这很好理解。那么基本思路是将一副图像分成多个子块，每个子块数据肯定是没有交集的，每个线程对一个子块数据进行处理，完成后将所有子块处理结果合成最终图像。
首先，每个子块的大小当然是必须考虑的问题。通常当应用进行一个较长时间的操作，应该用合适的方式告知用户。既然我们把图像分子块处理，如果单个子块处理时间很短，那么每当有一个子块的数据处理完成，我们就可以立即把它相应的处理结果展示给用户。用户就会看到这个图像各个部分的处理结果不断展示出来，直至整个图像完成。这样某种程度上用这种方式就是在告知用户正在处理进行中，避免为了把整个图像处理完成，用户需要等待太长时间。从这个角度来说，如果子块尺寸取的太大，每个子块计算时间肯定相应地加长，对于快速显示部分处理结果给用户是不利的。但是如果子块太小，子块总数就会增加，肯定会增加线程开销和其他一些开销（分割图像，分配子块数据等等），对于总的计算时间是不利的。这是一个权衡问题，可以根据具体情况确定。
另外，很多图像处理都要考虑像素领域范围的信息，因此对于每个子块的处理不能仅仅使用这个子块的内容。具体地，对于靠近子块边缘的像素，还要把子块外的部分像素信息考虑进来，加入计算，才能保证相应像素的处理结果是正确的。准确来说，如果领域半径为r（对方形或圆形领域来说，其他领域可做相应调整），那么子块处理所需要的所有数据是子块四周向外扩展r像素的范围。