2）算数处理
    算数处理也就是采用一些数学运算对图像进行处理。
3）图像变换
    图像变换作为大多图像处理技术的基础，它的主要要求是把图像由空间域转化到别的域的技术。于是我们就需要采用一些图像的变换方法，来将空间域的处理转换为简简单的变换域，着即可以减少计算量又可以得到较好的处理效果。
4）图像增强
    图像增强是提高图像质量的重要手段。如何完善图像的质量，比如增强图像的相对比、增强图像的亮度，以及符合机器对视觉的需求标准，到达更好的实现机器视觉的效果就是图像处理的最终目的。一般我们所采用的图像增强有技术有频域增强和空域增强两个大的方向。
5）图像复原
    图像复原的主要目的是恢复图像并去除图像中的干扰、模糊和图像畸变等。其中去噪操作就是复原处理。图像噪声包括干扰噪声和随机噪声，这些干扰大部分来自器材本身，天体运动，大气对流，以及空气密度等。用小波降噪、文纳滤波等方法可以将这些干扰加以去除。
6）图像分割
    图像分割就是把图像划分为若干个部分的一个技术。一边帮助研究人员进一步对图像的每一部分进行分析。现在已有的的分割方法有边缘提取、区域分割的方法，当这些分割技术还是有其局限性的。于是我们还需要进一步的了解、认识图像分割技术，加强对分割技术这一热门行业的了解。
7）图像重建
    图像重建就类似于把一个事物进行重新组合，图像的重建不同于图像处理的别的技术，那些技术都是由图像到图像的相互转化，而图像重建却是有数据到图像的一个转换。比如医院里常用的CT技术原理就是图像重建，还有别的一些技术也都采用了这一技术原理。图像重建的优点就是速度较快、运算简单。这种方法主要运用的算法有代数法、迭代法、卷积反投影法等，当然以卷积反投影法的篇幅最大，它的优点速度快、运算量小。三文重建算法可以更快地帮助图像重建，，同时三文重建算法的也被极大限度的运用起来故发展也较快，它能够很好的融入到计算机图形学中，可把多个二文图像组合成三文图像，再通过别的一些技术，能够生成各种我们所需要特效的高质量图像。
8）图像编码
    图像编码可以理解为信息论编码的一种，编码可以极大地压缩图像，并根据编码的过程中有没有消耗来决定采用使用有损编码还是无损编码，一边在后续的解压过程中那个可以还原出图像。减少信息量、让传输带宽更窄、数据的存储更优化是图像编码的3个目的
9）模式识别
    数学图像处理就包含模糊识别这一理论。模式识别大致有3种方法，即句法结构模式识别法、统计识别法和模糊识别法。它们的功能任务均不相同统计识别法主要的是特征，句法结构识别的关键是结构，模糊识别发就是运用模糊的理论以及一些数据来构建一个能够识别的模型。
10）图像理解
    图像理解就是根据人的需要来模仿人的视觉系统自动分析图像，而后自发地从图像中分析出有用的相关信息。而描述并非是单纯由符号做出的一些描绘，而且借助客观存在的知识让计算机进行人工智能的一些行为如思考、推理、判断，从而达到理解图像的目的[6]。 基于matlab的信号处理实验研究+源代码(3):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_35822.html