数字图像处理涉及多个关键组成部分，它们协同工作，以分析、操纵和解释视觉数据。这些组成部分形成了一个流程，从原始图像采集开始，逐步进行到模式识别等更高级的任务。每一步都建立在前一步的基础上，用于转换图像或从中提取有意义的信息。
第一阶段是 图像采集与预处理。这涉及使用传感器（如相机或扫描仪）捕获图像并将其转换为数字格式。预处理步骤，如降噪、对比度调整或几何校正，为进一步分析准备数据。例如，处理医学图像的开发人员可能会应用滤镜来减少 X 射线图像的颗粒感或标准化亮度级别以提高清晰度。这里通常使用 OpenCV 或 Python 的 PIL 库等工具来高效处理像素级操作。
下一个组成部分是 图像增强与变换。这包括边缘检测、直方图均衡化或傅里叶变换等技术，用于突出特定特征。例如，边缘检测算法（如 Canny 或 Sobel）用于识别图像中的边界，这对于计算机视觉中的目标检测非常有用。缩放、旋转或小波分解等变换允许开发人员调整图像大小或将其分解为频率分量。这些方法是图像压缩（如 JPEG）或通过标准化图像尺寸为机器学习模型准备数据等任务的基础。
最后，图像分析与解释侧重于提取可操作的见解。这包括分割（将图像划分为区域）、特征提取（识别形状、纹理）和分类（使用机器学习对目标进行标记）。一个实际示例是训练卷积神经网络（CNN）来识别扫描文档中的手写数字。开发人员可能会使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些步骤。输出可以是元数据、注释或决策（例如，在制造业质量控制中标记缺陷）。这个阶段通常需要结合领域知识和算法调优才能获得准确的结果。