数字图像处理是将采集到的图像进行处理，使其更加清晰、准确、易读的过程。其流程通常包括以下步骤：
图像获取与预处理 图像获取是指采集图像的过程，可以是通过数码相机、扫描仪等设备获取图像，也可以从互联网或其他数据库中下载。预处理则主要是对图像进行去噪、增强、旋转、平移、拉伸等基本操作，以便后续处理更加准确。
图像分割 图像分割是将图像分成具有一定意义的区域或对象的过程，常用的方法有阈值法、区域生长法、边缘检测、形态学操作等。分割的结果将会影响后续图像处理的准确性，因此需要选择合适的方法和参数。
特征提取 特征提取是将图像的具体信息转化为计算机可识别的向量或矩阵，常用的方法有模板匹配、边缘检测、形态学处理等。提取到的特征将会用于后续的分类、识别、检测等任务。
图像分类/识别/检测 图像分类是将图像划分到不同的类别中，常用的算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。图像识别是指在一张图像中识别出特定的目标或物体，常用的方法有基于特征的方法、深度学习方法等。图像检测则是在图像中检测出目标或物体的位置和大小等信息，常用的方法有滑动窗口法、全卷积网络（FCN）等。
后处理 后处理是对处理后的图像进行优化的过程，如去除噪声、平滑边缘、填补空洞等操作。后处理可使处理结果更加美观、准确。
总的来说，数字图像处理是一个复杂的过程，需要根据具体的任务选择合适的方法和算法，同时也需要不断地调整和优化处理流程，以获得更好的处理结果。
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