(3) 图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般应根据降质过程建立“降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
(4) 图像分割：图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
(5) 图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性；一般图像的描述方法采用二文形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法；对于特殊的纹理图像可采用二文纹理特征描述。随着研究的深入发展，已开始进行三文物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
(6) 图像分类(识别)：图像分类属于模式识别的范畴，主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征提取，从而进行分类。图像分类常采用经典的模式识别方法。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像技术在近年来被国内外许多学者运用到裂纹检测中，取得了很多突破性的成绩，他们在一定程度上证明了图像检测方法在现实中是可行的，并且有着许多优越性。虽然基于MATLAB软件的裂纹识别的技术还不是很成熟，部分的技术还在试验阶段，但是相信在日后肯定会被广泛的应用。 裂纹识别技术国内外研究现状和水平(2):http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_15529.html