Otomatik görüntü işleme, görüntülerin önceden yazılmış, bilgisayar tabanlı algoritmalar kullanılarak işlenebildiği bir yöntemdir. Görüntülerin otomatik işlenmesi kullanılarak elde edilebilecek manipülasyon türleri arasında görüntü bölümlendirme, görüntü filtreleme ve görüntü düzenleme bulunur. Dijital fotoğrafçılık ve dijital görüntü tabanlı veri toplama alanındaki teknolojiyle resimlerin toplanması kolaylaştıkça, otomatik işleme ve görüntü aracı geliştirme, görüntü birikimi ile bağlantılı teknolojik büyümeyi hızlandırmaktadır.
Pek çok otomatik görüntü işleme algoritması, bir bilgisayar programında önceden kaydedilmiş bir makrodan başka bir şey değildir, ancak makine öğrenmesi ve bilgisayar tabanlı veri işleme gibi ilişkili yöntemlerden yararlanmayı da içeren teknikler çok daha karmaşık olabilir. Belirli görüntü özelliklerini araştırmak ve özellikleri yazılı programa göre işlemek için bilgisayarlara “öğretildiği” için otomatik görüntü işleme genellikle makine öğrenmesiyle ilişkilendirilir. Bilimsel veriler sıklıkla görüntüler biçiminde toplandığından, otomatik görüntü işleme, bilim adamlarının büyük miktarlarda veriyi hızlıca işleyebilmeleri için gerekli bir yöntemdir.
Otomatik görüntü işleme yazılımı, kullanıcı arayüzünde, veri görselleştirme ve analiz programlarından daha basit görüntü düzenleme yazılımlarına kadar kolay öğrenme ve göreceli öğrenme eğrileridir. Orta düzey bir kullanıcı, dijital fotoğraflar gibi bir dizi görüntüyü filtrelemek için - örneğin renkli dijital görüntüleri bir dizi siyah beyaz resme dönüştürmek için görüntü işlemeyi kullanabilir. Daha ileri düzey kullanıcılar veya veri analizi amacıyla otomatik görüntü işleme ile ilgilenenler, görüntüleri bölümlere ayırmak, görüntü eserlerini saymak veya görüntü histogramını değiştirmek için otomatik bir iş akışı yaratan teknikleri kullanabilirler.
Bilimsel veri toplama, büyük ölçüde, niteliksel olarak genellikle analog, öznel veya nitel ölçümlerde daha kolay ölçülen veri kaynaklarından nicel değerlendirmeler yapabilme yeteneğine dayanmaktadır. Görüntü işleme algoritmaları, bilim adamlarının görüntüleri doğrudan ölçmesine ve karşılaştırmasına izin verir. Otomatik görüntü işleme, bir bilim insanının makul şekilde işleyebileceği görüntü sayısını artırır, çünkü bir bilgisayar bir bilim adamı düzenleme ya da görüntülerden elle veri alma yerine görüntüleri işleyebilir.
Otomatik görüntü işlemenin sınırlamaları, görüntü değişikliklerini veya aykırı değerleri hesaba katamamak ve bilgisayarların görüntüleri işleyememesi ve nihai ürünün öznel bir eleştirisini vermesi gerçeğini içerir. Birçok görüntü düzenleyici, filtre efektleriyle kaliteli görüntüler oluşturmak veya görüntüdeki istenmeyen bilgileri kaldırarak ilgilenmektedir. Çoğu kullanıcı için, otomatik görüntü işleme, bir bilgisayarın iş akışını kontrol etmesine izin vererek tek bir değişiklik yapmak için bir dizi görüntüyü işlemek anlamına gelir. Bununla birlikte, bilgisayarlar, neyin istenip neyin istemediği veya neyin “iyi göründüğü” konusunda karar veremezler.
