自动图像处理是一种使用预先编写的基于计算机的算法来处理图像的方法。使用图像自动处理可以实现的操作类型包括图像分割、图像过滤和图像编辑。随着数字摄影和基于数字图像的数据收集技术变得更容易收集图像，自动化处理和图像工具的开发加快了与图像积累相关的技术的发展。
许多自动图像处理算法只不过是计算机程序中预先录制的宏，技术可能要复杂得多，包括利用机器学习和基于计算机的数据处理等相关方法。自动图像处理通常与机器学习相关，因为计算机被"教导"寻找某些图像特征并根据书面程序处理这些特征。由于科学数据通常是自动化图像处理以图像的形式呈现，是科学家快速处理大量数据的必要手段。
利用自动化图像处理，用户可以将彩色照片更改为黑白照片。自动化图像处理软件的用户界面易用性以及从数据可视化和分析程序到更直接的图像编辑的相对学习曲线软件。中级用户可能会利用图像处理来过滤一组图像（例如数码照片），例如，将彩色数字图像转换为一组黑白图片。更高级的用户或那些对自动化图像处理感兴趣以进行数据分析的用户可能会使用创建自动化图像的技术。c 工作流程来分割图像、计算图像伪影或修改图像直方图。
科学数据收集很大程度上基于从数据源进行定量评估的能力，这些数据源是通常本质上是模拟的、主观的，或更容易通过定性测量来测量。图像处理算法允许科学家直接量化和比较图像。自动图像处理增加了科学家可以合理处理的图像数量，因为计算机能够处理图像，而不是科学家手动编辑图像或从图像中获取数据。
自动图像处理的局限性包括无法考虑图像变化或异常值，以及计算机无法处理图像并对最终产品给出主观评价。许多图像编辑器对创建具有滤镜效果的高质量图像或通过删除图像中不需要的信息感兴趣。对于大多数用户来说，自动配对图像处理意味着处理一组图像以一次又一次地进行单一类型的更改，从而允许计算机控制工作流程。然而，计算机无法决定什么是想要的、什么是不需要的，或者什么是"看起来不错"。
