影像處理（Image Processing）是指對數位圖像進行一系列的演算法處理，以達到圖像增強、特徵提取、圖像識別等目的的技術領域。影像處理在許多領域中都有廣泛應用，如醫學影像、遙感、工業檢測、安防監控、娛樂等。其主要目的是從原始圖像中提取出更有用、更易於分析的資訊。
影像處理包含一系列的處理步驟，包括預處理、分割、特徵提取、分類等，常見的處理方法有濾波、邊緣檢測、形態學處理、圖像重建等。其中，濾波是最常見的一種處理方法，它可以去除圖像中的雜訊，使圖像更加清晰；邊緣檢測可以在圖像中提取出物體的邊緣資訊，用於圖像分割和目標識別；形態學處理可以通過膨脹和腐蝕等操作，改變圖像的形狀和大小；圖像重建則是將低品質的圖像重建為高品質的圖像。
近年來，深度學習技術的發展，尤其是卷積神經網路（CNN）的出現，使得影像處理技術得到了革命性的發展。CNN可以自動學習圖像特徵，並通過多層卷積和池化操作，逐漸提取出越來越高層次的特徵，從而實現圖像分類、目標檢測和語義分割等任務。
要學習影像處理，需要先瞭解數位圖像的基本概念和表示方法，如圖元、灰度級、彩色圖像等。同時需要掌握常用的影像處理演算法和工具，如OpenCV、MATLAB等。可以通過線上課程、教科書、實驗課程、競賽等方式進行學習，同時還需要進行大量的實踐和應用，不斷地探索和嘗試，才能逐步掌握影像處理技術。
圖像處理 (Image Processing) 涉及到很多方向，下面列舉一些主要的方向：
1. 影像增強（Image Enhancement）：針對圖像的質量進行調整和提高，以便更好地滿足特定的應用需求。 2. 影像恢復（Image Restoration）：恢復被破壞或損失的圖像，例如降噪、去模糊等。 3. 影像分割（Image Segmentation）：將圖像劃分為多個子區域，以便更好地理解圖像中的物體或場景。 4. 特徵提取（Feature Extraction）：從圖像中提取出具有代表性的特徵，以便進行圖像識別、分類等操作。 5. 圖像壓縮（Image Compression）：通過壓縮圖像數據來減少存儲空間和傳輸帶寬的使用。 6. 目標檢測（Object Detection）：在圖像中自動檢測和定位出特定的目標物體。 7. 圖像識別（Image Recognition）：通過計算機對圖像進行處理，從而識別圖像中的物體或場景。 8. 圖像分類（Image Classification）：將圖像分為不同的類別，例如人、動物、植物等。 9. 圖像合成（Image Synthesis）：通過合成多個圖像來生成新的圖像。
以上只是圖像處理 (Image Processing) 涉及到的一些主要方向，實際上還有很多細分的領域和應用。
要自學圖像處理，可以遵循以下步驟：
1. 學習基礎數學和計算機科學知識：圖像處理涉及到大量的線性代數、微積分和統計學等基礎數學知識，以及數字信號處理、計算機編程和演算法等計算機科學知識，需要有紮實的基礎。
2. 閱讀相關的教材和文獻：瞭解圖像處理的基礎理論、常用方法和技術，熟悉圖像處理的基礎概念，可以通過閱讀相關的教材和文獻來進行學習。
3. 學習常用的圖像處理工具和庫：學習如何使用常用的圖像處理工具和庫，例如OpenCV、Matlab、Python中的PIL和Scikit-Image等。通過練習實現基礎的圖像處理技術，如圖像縮放、裁剪、旋轉、銳化等。
4. 完成實戰項目：練習實現一些圖像處理的應用，例如人臉識別、圖像分割、圖像調整等，進一步提高圖像處理技術。
5. 參加相關的課程和培訓：如果想深入學習圖像處理，可以參加相關的課程和培訓，進一步瞭解先進的圖像處理技術和應用。
總之，自學圖像處理需要有紮實的數學和計算機科學基礎，並且要通過閱讀相關的教材和文獻、實踐練習和參加相關的課程和培訓來提高自己的技能水準。