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圖像濾波處理
圖像濾波是指在儘可能保留圖像細節特徵的同時防止目標圖像失真。其目的是兩個：提取對象特徵作為圖像識別特徵模型，消除圖像數位化過程中的混合噪聲。
去除圖像中的噪聲分量稱為「平滑或過濾圖像」。
大多數信號或圖像能量集中在幅度範圍內的低和中等範圍內，而在高頻帶中，有用信息通常被噪聲淹沒。因此，能夠降低噪聲影響的濾波器的工作原理是降低HF元件的振幅。
線性濾波器的工作原理是每個像素的輸出值是某些輸入像素的加權和。線性濾波器適用於像素值稍有變化的圖像。在有時值較大的圖像中，如果使用高斯濾波器處理圖像，則不會消除噪聲，但會將噪聲轉換為可見粒子。
腐蝕和膨脹是圖像最重要的特徵。擴展是圖像中的擴展圖像，如「近擴展」，其中演示的亮點大於原始圖像。
擴展原則：擴展是搜索圖像像素的局部最大值的過程。拉伸/腐蝕是圖像或圖像的一部分與核的重疊。 （可以是任何尺寸的核，並且可以具有在它們之間具有參考點的小實心正方形。）被集成到細胞核中被部分的圖像和用於基本覆蓋帳戶像素的單元的最大值，和用於基準點集合中的單位像素的最大值。
圖像灰度化處理
用於與灰度也灰度圖像上的每個像素，這是指在黑色和白色圖像中的點的顏色深度的顏色值而得名，且範圍通常為0~255，白為255，黑色為0表示梯度值到顏色梯度的程度，並且是指該圖圖表包括顏色與數字圖像中每個梯度值具有相應梯度值的像素數。
灰色不是顏色，RGB顏色分量相同。如果灰度圖像二進位，像素其自身的值可以是只有0或1，並且說，灰色的級別為2。讓我們用一個例子來說明：灰度圖像電平256，如果三個量RGB相同，如：RGB（100 ，100,100）表示灰度100，RGB（50,50,50）表示灰度為50。
現在使用的大多數的彩色圖片RGB顏色圖案，處理圖像時，這三個部件是分開為RGB處理，並且在事實上，不能反映圖像的RGB形態特徵，但的光學原理的色彩分量。
圖像的灰度處理可以用作處理圖像的預處理步驟，以及準備後續層處理，例如圖像碎片，圖像識別和圖像分析。
圖像分割
圖片的碎片化是技術和過程，它為圖像提供了具有獨特屬性的特定區域，並指向了一些有趣的東西。這是圖像分析圖像處理中的重要步驟。當前圖像的碎片化方法分為以下幾類：基於障礙的碎片化方法，區域碎片化方法，邊緣碎片化方法和基於該方法的碎片化方法。 在數學術語中，圖像碎片是劃分區域中的數字圖像劃分過程。 圖像碎片化的過程也是一種標記操作，即將相同的數字分配給屬於同一區域的度數。
圖像碎片是圖像識別和計算機視覺的預處理。沒有適當的碎片，就不可能得到正確的身份。但是，斬波的唯一依據是圖像中像素的亮度和顏色。當計算機自動處理分區時，您將遇到不同的困難。例如，不均勻的照明，噪聲影響，模糊的圖像和陰影通常會導致碎片錯誤。因此，圖像碎片是一種需要進一步研究的技術。它承諾引入一些人為的，認知的和面向知識的技術來糾正某些部分的錯誤，但這增加了問題的複雜性。
在通信領域中，圖像分割技術被認為是對運動圖像的傳輸非常重要，例如可視電話，它是必要的固定的背景的圖像的有效部分，並與在所述活性部分不同位移的情況下的區域的分離分離。使用不同的編碼來降低傳輸所需的比特率。