Görüntü işleme algoritmaları, görüntü işleme üzerinde analog görüntü işleme ile mümkün olandan daha fazla kontrol sağlamak için donanım ve yazılımı yönetmek için bilgisayar algoritmalarından yararlanır. Birkaç dilde yazılırlar ve kullanımlarına ve amaçlarına göre farklı algoritmalardan yararlanırlar. Görüntü işleme sadece bir dijital fotoğraf makinesiyle çekilmiş görüntülerin işlenmesinden daha fazlasını kapsar, bu nedenle kullanılan algoritmalar manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve bilgisayarlı tomografi (CT) taramaları, uydu görüntü işleme, mikroskopik ve adli analiz, robotik işlemlerin işlenmesi için geliştirilmiştir ve dahası. Görüntü işleme algoritmaları, filtreleme, evrişim, morfolojik işlemler ve kenar algılama gibi birkaç kategoriye ayrılır. Bu işlevler, 1980'lerden bu yana bilgisayar donanımı çoğalmasının mümkün olduğu için görüntü işlemesini büyük ölçüde genişletti çünkü donanım ortalama bir işletme veya ev için daha uygun hale geldi.
Kişisel ve profesyonel dijital kamera operasyonlarında, rengin enterpolasyonu yoluyla yakalanan görüntünün eksikliğini oluşturan karmaşık algoritmalar oluşur. Bu, bitişik pikselleri ve görüntüde daha ileri geri kalanları inceleyerek, renk takma adıyla bilinen yanlış renklenmeyi görüntüde görünmesini engeller ve bu da fotoğraflanan görüntünün gerçekliğinden bozulmaya neden olur. Fotoğrafın dijital olarak işlenmesi, dijital görüntülerdeki gürültü ve sinyal bozulmalarının azaltılmasını sağlar ve algoritmalar iki boyutlu, üç boyutlu ve dört boyutlu görüntüleri kolayca depolanabilen ve işlenebilen biçimlerde işleyebilir.
Optik karakter tanıma algoritmaları, gözetim ekipleri ve emniyet güçleri tarafından kapalı devre kamera sistemlerinden veya yola monte edilmiş kameralardan plakaları okumak için kullanılır. Bu algoritmalar, araç plakasının karakterlerini kolayca okunabilir kılmak için aracın hızını, hava koşullarını ve bakış açılarını ayarlamak için yeterince karmaşık olmalıdır. Görüntü işleme algoritmaları, el yazısı tanıma yazılımında kullanılan optik karakter tanıma algoritmaları kullanılarak sinir ağlarının ve dalgacıkların geliştirilmesinde de kullanılır. Bu görüntü tanıma algoritmaları, el yazısı notları, diyagramları, fotoğrafları ve denklemleri yorumlar ve çeşitli donanım aygıtları arasında depolama ve aktarma için bağlamsal çeviriler halinde işler.
Tıpta, görüntü işleme algoritmaları, pozitron tomografi ve MR'lerden sadık tarama görüntüleri sağlamak için geometrik düzeltmelerle birlikte daha fazla ayrıntı elde etmek için mesafe dönüşüm formülasyonları ile birlikte hem doğrusal hem de eğri algoritmalarını kullanmak için ince ayar ve genişletilmeye devam etmiştir. Adli tıp ve mikroskoplarda basit ve karmaşık dekonvolüsyon algoritmaları, mikroskopların bulanıklığı azaltmalarını ve güvenilir görüntü çözünürlüğü gerçekleştirmelerini sağlamıştır. Dijital mamografide, her bir lezyonun, lezyonun kenarlarının ve yoğunluğunun net bir görüntüsünü sağlamak ve belirgin olan tümörleri daha net bir şekilde tanımlamak için kombinasyon halinde kullanılmak üzere çeşitli görüntü işleme algoritmaları kullanılır. Bu tıbbi uygulamalar geliştirilmeye devam edildi, ancak tıp topluluğunun ihtiyaç duyduğu bilgilerin teşhisi ve tahminleri için her zamankinden daha gerçekçi görüntüler sunuyor.
