图像处理是对数字图像进行操作的一种技术，其目的是从数字图像中提取或改变信息。在现代计算机视觉领域中，图像处理是一个非常重要的技术，被广泛应用于医学影像、机器人、安全监控等领域。
下面将介绍图像处理的基本方法。
图像预处理旨在为后续的处理和分析操作做准备。它通常包括图像增强、滤波、去噪、直方图均衡化、形态学处理等技术。其中，图像增强主要通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数来使图像更加清晰和易于理解；滤波主要用于去除噪声和平滑图像；去噪则是通过去除数字图像中的噪声来提高图像质量；直方图均衡化则是通过调整图像的灰度级分布来增强图像的对比度和细节；形态学处理则是通过对图像的形状进行处理来提取和改变图像特征。
特征提取是指从数字图像中提取出有意义和区分性的特征。这些特征可以是边缘、角点、纹理、颜色等。常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)、尺度不变特征变换(SIFT)等。
图像分割是指将数字图像划分为若干个区域，并将这些区域视为独立的图像对象。图像分割可用于图像分析、目标检测和识别等领域。常用的图像分割方法包括阈值分割、聚类分割、边缘检测等。
物体检测和识别是图像处理中最重要的应用之一。它主要是通过在图像中寻找感兴趣的物体，从而实现对物体的检测和识别。常见的物体检测和识别方法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)、决策树等。
图像复原是指通过对受损图像进行修复，从而提高其质量。受损图像可能包括模糊、噪声、失真等。常见的图像复原方法包括盲复原、非盲复原等。
图像压缩是指将图像数据压缩为更小的大小，从而提高存储和传输效率。常见的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。无损压缩主要用于需要完美恢复原图的应用场景，如医学影像等；有损压缩则通常用于需要节省存储空间和带宽的应用场景，如数字图像广告、移动手机应用等。
图像识别是指将数字图像与事先给定的模型进行比较，并找到最佳匹配结果。图像识别技术常用于人脸识别、图像搜索等领域。常见的图像识别方法包括深度学习、卷积神经网络、支持向量机等。
总结：
以上就是图像处理中的基本方法。其中，图像预处理、特征提取、图像分割、物体检测和识别、图像复原、图像压缩和图像识别等技术被广泛应用于医学影像、机器人、安全监控等领域，成为现代计算机视觉技术发展不可或缺的一环。