圖像的基本處理在計算機視覺這一領域誕生的初期，一種普遍的研究范式將圖像看做二維的數字信號，然后借用數字信號處理的方法，這就是數字圖像處理。

1.圖像直方圖與像素距離

傳感器獲取的圖像是平面上的連續函數，將連續函數采樣為M行N列的矩陣，將每個連續樣本量化為一個整數值，即圖像函數的連續范圍被分成K個區間，采樣后的到的矩陣構成了離散圖像，柵格中無限小的采樣點對應于數字圖像中的像元，即像素。

灰度圖像中，最低值對位黑，最高值對應白，黑白置件的亮度值是灰度階，彩色圖像則通過矢量描述，可以將一幅彩色圖像看做由R,G,B三種基礎色進行堆疊形成，而這三種基礎色又對應了三個大小相同的矩陣，矩陣的數值表征這一通道顏色的深淺。有時除了考慮RGB三種顏色外，還考慮像素的透明a，稱為RGBA描述。

色彩在人類視覺感知中極其重要，色彩與物體反射不同波長的電磁波的能力相關，一般將這三種顏色（三種不同波長的光）作為三原色：紅(700nm)、綠(546.1nm)、藍(438.5nm)，灰度圖像的矩陣元素數值與彩色圖像間滿足Y=0.299R+0.587G+0.114B；RGB數字圖像中，以(0,0,0)表示黑色，(255,255,255)表示白色；灰度圖像中，以0表示黑色，以255表示白色；二值圖像中，以0表示黑色，1表示白色。

2.圖像的幾何變換

（1）平移，平移變換矩陣

3.圖像的形成

自然界的圖像是模擬形式的，計算機無法直接處理，包括掃描，采樣，量化三個步驟。采樣就是對圖像空間的離散化處理，將圖像分成一個一個的小像素，而量化就是對圖像幅值的離散化處理，使圖像像素的數值于有限數值范圍中的某一個相對應。而采樣點數和量化級數會直接影響分辨率，采樣點數越多，量化級數越高。

圖像識別技術是信息時代的一門重要技術，其產生目的是為了計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術的發展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分為信息的獲取，預處理，特征抽取和選擇，分類器設計和分類決策。簡單分析了圖像識別技術的引入，其技術原理以及模式識別等。

4. 視覺錯覺

對于圖像的亮度而言，人的視覺系統通常與圖像的亮度不是成正比的，這說明人的視覺系統在亮度變化的地方出現明亮揮著黑暗的條紋。人的視覺通常會錯過漸變，而能夠抓住突變，甚至放大突變的亮度，這是人眼對于突變亮度有著過度的響應。