图像处理主要包括以下几种：

1. 灰度处理。将彩片转换为黑白照片，以达到简化、压缩和突出关键元素的目的。这通常用于提高数据处理速度或减少数据大小。

2. 去噪与增强。去除背景噪声或者提升图片的亮度等以改善后续分析的质量。这是通过机器学习算法实现的自动化过程之一 。 3D重建技术能从二维原始信息重构物体的三维空间结构,在很多领域都有重要的应用价值 ,如数字城市建设中建筑物场景的三维重现以及虚拟现实中的建模等等 .这种技术在许多实际的应用中都发挥了巨大的作用 ，例如医学影像诊断报告辅助生成 、肺部 CT/X 线片二值化检测病灶区域 等方面有着广泛的研究前景和应用潜力；基于深度学习的超分辨率是一种利用低质量像素进行修复得到高清画面的方法 ；此外还有边缘提取法也是常用的方式 ; 基于人工智能技术的计算机视觉人脸识别系统广泛应用于安全检查等领域 ：通过对视频流的人脸特征进行分析并定位出相应的人员实现智能跟踪;使用稀疏光场估计模型来改进相机标定及立体成像的方法也能够使我们的视觉得到进一步升级:上述方法的结合有助于我们在更加广泛的范围对多视角点云数据进行预处乍融合等多项功能应用到不同的环境中去帮助我们解决更多实际问题 ：综合以上介绍不难发现图像处理的实用性和发展性都是非常强的并且它已经渗透到了各个行业当中并在不断推动着相关技术的发展进步.。这是一个比较宽泛的概念，具体的技术和方法还有很多种多样。。这只是其中一部分内容，，更详细的信息你可以咨询人士或者其他的资料文献获取..

这些是常见的几类图像处理技术和用途的解释说明。具体的实施方法和适用环境还需要根据实际情况进行调整和处理。希望对你有所帮助！