Automatisierte Bildverarbeitung ist eine Methode, mit der Bilder mit vorgefertigten, computerbasierten Algorithmen verarbeitet werden können. Zu den Manipulationsarten, die durch die automatisierte Verarbeitung von Bildern erreicht werden können, gehören Bildsegmentierung, Bildfilterung und Bildbearbeitung. Da das Sammeln von Bildern mit der Technologie der digitalen Fotografie und der digitalen bildbasierten Datenerfassung einfacher wird, beschleunigen die automatisierte Verarbeitung und die Entwicklung von Bildwerkzeugen das technologische Wachstum, das mit der Bildakkumulation verbunden ist.
Während viele automatisierte Bildverarbeitungsalgorithmen nichts anderes als ein vorab aufgezeichnetes Makro in einem Computerprogramm sind, können Techniken viel komplizierter sein, einschließlich der Verwendung zugehöriger Methoden wie maschinelles Lernen und computerbasierte Datenverarbeitung. Automatisierte Bildverarbeitung wird oft mit maschinellem Lernen in Verbindung gebracht, da Computern „beigebracht“ wird, bestimmte Bildmerkmale zu suchen und die Merkmale gemäß dem geschriebenen Programm zu verarbeiten. Da wissenschaftliche Daten häufig in Form von Bildern erhoben werden, ist eine automatisierte Bildverarbeitung eine notwendige Methode, um große Datenmengen schnell verarbeiten zu können.
Automatisierte Bildverarbeitungssoftware reicht von der Benutzeroberfläche und den relativen Lernkurven von Datenvisualisierungs- und Analyseprogrammen bis hin zu einfacherer Bildbearbeitungssoftware. Ein Zwischenbenutzer kann die Bildverarbeitung verwenden, um einen Satz von Bildern wie Digitalfotos zu filtern – zum Beispiel für die Umwandlung von digitalen Farbbildern in einen Satz von Schwarzweißbildern. Fortgeschrittenere Benutzer oder diejenigen, die an einer automatisierten Bildverarbeitung zum Zwecke der Datenanalyse interessiert sind, können Techniken verwenden, die einen automatischen Workflow erstellen, um Bilder zu segmentieren, Bildartefakte zu zählen oder ein Bildhistogramm zu ändern.
Die wissenschaftliche Datenerhebung basiert weitgehend auf der Fähigkeit, quantitative Bewertungen aus Datenquellen vorzunehmen, die oft analoger Natur, subjektiv oder in qualitativen Messungen leichter messbar sind. Bildverarbeitungsalgorithmen ermöglichen es Wissenschaftlern, Bilder direkt zu quantifizieren und zu vergleichen. Automatisierte Bildverarbeitung erhöht die Anzahl der Bilder, die ein Wissenschaftler vernünftigerweise verarbeiten kann, da ein Computer Bilder verarbeiten kann, anstatt dass ein Wissenschaftler Bilder manuell bearbeitet oder Daten aus den Bildern nimmt.
Zu den Einschränkungen der automatisierten Bildverarbeitung gehören die Unfähigkeit, Bildvariationen oder Ausreißer zu berücksichtigen, und die Tatsache, dass Computer nicht in der Lage sind, Bilder zu verarbeiten und eine subjektive Kritik am Endprodukt abzugeben. Viele Bildbearbeiter sind daran interessiert, hochwertige Bilder mit Filtereffekten zu erstellen oder unerwünschte Informationen aus dem Bild zu entfernen. Für die meisten Benutzer bedeutet automatisierte Bildverarbeitung die Verarbeitung einer Reihe von Bildern, um immer wieder eine einzige Art von Änderung vorzunehmen, sodass ein Computer den Workflow steuern kann. Computer sind jedoch nicht in der Lage, Entscheidungen darüber zu treffen, was gewollt ist und was nicht oder was „gut aussieht“.