图像处理管道（Image Pipeline）是一个用于处理和转换数字图像的系统或流程。它通常包括一系列的处理步骤，每个步骤都对图像进行特定的操作，以达到增强、压缩、分析或其他目的。图像处理管道可以用于多种应用，包括医学成像、卫星图像分析、摄影后期处理、视频监控、机器视觉等。
以下是图像处理管道的详细介绍，按照处理流程的顺序分为几个部分：
图像获取（Image Acquisition）:
这是图像处理的第一步，通常涉及使用各种传感器（如数码相机、扫描仪、摄像头等）来捕获原始图像数据。这些数据可以是模拟信号，也可以是数字信号。预处理（Image Pre-processing）:
在这一阶段，原始图像数据会进行一些基本的处理，以提高其质量和可处理性。这可能包括图像去噪、灰度转换、直方图均衡化、图像缩放等。特征提取（Feature Extraction）:
特征提取是从图像中识别出有意义的特征，如边缘、角点、颜色、纹理等。这些特征可以用于后续的分析和识别任务。图像增强（Image Enhancement）:
图像增强是对图像进行处理，以改善其视觉效果或增强某些特征，使其更适合于特定的应用。这可能包括对比度增强、锐化、色彩校正等。图像压缩（Image Compression）:
图像压缩是为了减少存储空间和传输时间，同时保持图像质量的一种技术。常用的压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等。图像分析（Image Analysis）:
图像分析是对图像进行更高级的处理，以提取有用的信息。这可能包括目标检测、物体识别、场景分析等。图像复原（Image Restoration）:
图像复原是对退化或损坏的图像进行修复，以恢复其原始状态。这可能包括去模糊、去噪、去斑等。图像分割（Image Segmentation）:
图像分割是将图像分成不同的区域或对象，以便于进一步分析。这可能包括阈值分割、区域生长、边缘检测等技术。图像配准（Image Registration）:
图像配准是将不同来源、不同时间或不同模式的图像进行对齐，以便于比较和分析。图像显示与存储（Image Display and Storage）:
最后，处理后的图像需要以某种形式显示给用户，或者存储起来供以后使用。这可能涉及图像格式转换、打印、网络传输等操作。
图像处理管道的每个步骤都可以使用专门的软件或硬件来实现，而且不同的应用可能需要不同的处理步骤或对某些步骤进行定制。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，许多图像处理任务现在可以通过训练神经网络来自动完成。