1、圖像變換：
由於圖像陣列比較大，如果直接在空間域中進行圖像處理，這樣涉及的計算量會比較大。因此，我們壹般采用各種圖像變換的方法，如沃爾什變換、傅立葉變換、離散余弦變換等壹些間接處理技術，將空間域的處理轉變為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理(如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理)。
2、圖像編碼壓縮：
圖像編碼壓縮技術能夠減少描述圖像的數據量，從而可以節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。圖像編碼壓縮能夠在不失真的基礎上獲得，同時也可以在允許的失真條件下開始。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。
3、圖像增強和復原：
圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯;如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有壹定的了解，壹般講應根據降質過程建立?降質模型?，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。
4、圖像分割：
圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之壹。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進壹步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有壹種普遍適用於各種圖像的有效方法。