图像处理是指利用一系列方法和技术，对数字图像进行分析、修改或信息提取的过程。作为计算机科学和人工智能的一个领域，图像处理聚焦于通过专用算法对图像进行转换、增强和解析。与简单的图像采集不同，其目标是从视觉数据中提取价值或实现任务自动化。常见流程包括去噪、对比度增强、边缘或目标检测、分割和模式识别。图像处理与计算机视觉不同，后者侧重于理解图像内容，而图像处理更注重图像本身的技术性处理和优化。

应用场景与实例

图像处理广泛应用于医疗（X光、MRI分析）、工业（视觉质检）、安防（人脸识别）、农业（无人机监测）、移动应用（自动照片增强）等领域。此外，还可用于老照片修复、网络图片压缩和扫描文档分析等。

主要软件工具、库与框架

常用工具包括开源图像处理与计算机视觉库 OpenCV，Python 的 scikit-image 提供丰富的图像分析功能，Pillow 用于基础图像处理。MATLAB 在学术与工业界也很常见。对于高级任务，可借助 TensorFlow、PyTorch 及其相关模块实现深度学习图像处理。

最新进展与趋势

近期发展集中于深度学习的集成，实现了图像分割、识别与目标检测等方面对传统方法的超越。GAN（生成对抗网络）推动了高质量图像生成与高级修复。当前趋势包括自动化医学诊断、移动设备端实时增强以及边缘计算实现本地图像处理。工具易用性和 GPU 算力的提升，推动了图像处理的普及和应用扩展。