Bildverarbeitungsalgorithmen verwenden Computeralgorithmen, um Hardware und Software zu manipulieren, um eine größere Kontrolle über die Bildverarbeitung zu erzeugen, als dies bei der analogen Bildverarbeitung jemals möglich war. Sie sind in mehreren Sprachen verfasst und verwenden je nach Verwendungszweck und Zweck unterschiedliche Algorithmen. Die Bildverarbeitung umfasst mehr als nur die Verarbeitung von Bildern, die mit einer Digitalkamera aufgenommen wurden, daher werden die verwendeten Algorithmen für die Verarbeitung von Magnetresonanztomografie (MRT) und Computertomografie (CT), Satellitenbildverarbeitung, Mikroskopie und forensische Analyse, Robotik entwickelt und mehr. Algorithmen zur Bildverarbeitung fallen in mehrere Kategorien, wie Filterung, Faltung, morphologische Operationen und Kantenerkennung. Diese Funktionen haben die Bildverarbeitung seit den 1980er Jahren enorm erweitert, da die Verbreitung von Computerhardware möglich wurde, da die Hardware für das durchschnittliche Unternehmen oder den durchschnittlichen Haushalt erschwinglicher wurde.
Im privaten und professionellen Digitalkamerabetrieb gleichen ausgeklügelte Algorithmen durch Farbinterpolation das Fehlende des aufgenommenen Bildes aus. Dies geschieht durch Untersuchung der benachbarten Pixel und der weiter hinten im Bild befindlichen Pixel, um zu verhindern, dass im Bild eine falsche Färbung, bekannt als Farbaliasing, auftritt, was zu einer Verschlechterung der Realität des fotografierten Bildes führt. Die digitale Verarbeitung des Fotos ermöglicht die Reduzierung von Rauschen und Signalverzerrungen auf digitalen Bildern, und die Algorithmen können zweidimensionale, dreidimensionale und vierdimensionale Bilder in Formate verarbeiten, die leicht gespeichert und bearbeitet werden können.
Optische Zeichenerkennungsalgorithmen werden von Überwachungsteams und Strafverfolgungsbehörden verwendet, um Nummernschilder von Überwachungskamerasystemen oder straßenmontierten Kameras zu lesen. Diese Algorithmen müssen kompliziert genug sein, um Anpassungen an die Geschwindigkeit des verfolgten Fahrzeugs, die Wetterbedingungen und den Blickwinkel vorzunehmen, um die Kennzeichen des Nummernschilds leicht lesbar zu machen. Bildverarbeitungsalgorithmen werden auch bei der Entwicklung von neuronalen Netzen und Wavelets verwendet, indem optische Zeichenerkennungsalgorithmen verwendet werden, die in Handschrifterkennungssoftware verwendet werden. Diese Bilderkennungsalgorithmen interpretieren handschriftliche Notizen, Diagramme, Fotos und Gleichungen und verarbeiten sie in kontextbezogene Übersetzungen zur Speicherung und Übertragung zwischen verschiedenen Hardwaregeräten.
In der Medizin wurden Bildverarbeitungsalgorithmen weiter verfeinert und erweitert, um sowohl lineare als auch Kurvenalgorithmen zusammen mit Abstandstransformationsformulierungen zu verwenden, um mehr Details zu erzielen, zusammen mit geometrischen Korrekturen, um originalgetreue Scanbilder von Positronentomographie und MRTs bereitzustellen. In der Forensik und Mikroskopie haben es Mikroskopiker durch einfache und komplexe Dekonvolutionsalgorithmen ermöglicht, Unschärfen zu reduzieren und eine originalgetreue Bildauflösung zu erzielen. Bei der digitalen Mammographie werden mehrere Bildverarbeitungsalgorithmen verwendet, um in Kombination ein klares Bild jeder Läsion, der Ränder und der Dichte der Läsion zu liefern und alle offensichtlichen Tumoren klarer zu definieren. Diese medizinischen Anwendungen wurden ständig weiterentwickelt, liefern jedoch immer genauere Bilder für die Diagnose- und Prognoseinformationen, die die medizinische Gemeinschaft benötigt.