显微像是通过光学方法所获得的放大了的样品像，放大倍数为几千至几百万倍。显微图像是二维空间图像，不仅信息庞大，而且在获得过程中会产生种种畸变。畸变起因于非理想化的成像系统，如有限的透镜孔径，透镜的球差、色差、像差等，光点的散焦，样品的漂移，扫描图像时扫描线的宽化，信号传输线路的噪声，数字化过程中的量化噪声等。而未经处理的图像是由于上述原因造成的质量退化的图像。

显微图像处理的基本任务是图像复原、图像增强和图像分析。处理方法有光学处理和计算机处理。

不论显微像的形成机制如何，在波动性上还是可以与光进行定性类比的。光学处理主要利用透镜对相干光的傅里叶变换性质。滤波、分割（把图像中某个特定的区域分离出来）、图像增强和复原等，通常在傅里叶光学变换系统的傅里叶平面上进行。根据光学衍射原理制造的光学变换仪，已在高分辨电子显微术中得到应用：①测定电镜球差系数、散焦量、像散量；②测定传递函数、衰减包络常数；③校正像散和检测样品漂移、焦点漂移；④分析微区结构。

计算机图像处理的信息量少于光学图像处理，但由于光学处理受输入图像、滤波器、感光材料等物理条件的限制，其优越性难以充分发挥。而计算机图像处理具有实时控制的特点，随着计算机技术的发展，它得到了越来越广泛的应用。

计算机处理中，以扫描方式从光学显微镜、电子显微镜、扫描电子显微镜、电子探针、离子探针等上采集连续的模拟图像信号，然后将其离散取样成数字量存入帧存储器并进行图像处理。二维图像变换在计算机图像处理中起着关键作用，常用的有离散傅里叶变换、数论变换、Karhunen-Loève（Hotelling）变换、Haar变换、斜变换等。图像处理可以在空域中进行，即通过各种算法修改图像的灰度；也可以在频域中进行，即通过变换如傅里叶变换，得到图像频谱，然后再通过各种算法修改之。为了提高人对图像的分辨力，还可以通过灰度到彩色映射技术进行伪彩色处理。

图像复原的目的是将退化了的图像尽可能地恢复到原来的面貌，并用一个评价函数（如最小二乘法准则）估计复原的客观近似程度。图像复原是退化过程的逆过程，是一个退卷积过程。滤波是提高图像质量获得真实图像的重要技术。通常要求滤波器能满足，真实图像经系统传递后的图像与实际获得的观察图像之间的误差均方值最小这一准则，一旦对系统的传递函数和系统噪声有所了解或假设后，就可以依据上述准则建立滤波器。反向滤波器、维纳（Wiener）滤波器等就属于这种滤波器。上述滤波处理是在同一图像的各帧画面“不变”地传输和存贮完毕后才进行的，通常称为并行处理。也可以按照一定的准则对每一个像素，在包括它在内的某一空域内进行实时串行滤波处理。这时滤波处理不仅和该像素有关，而且也与这一空域中其他像素有关。帧平均、指数平均和卡尔曼（Kalman）滤波器等属于这种类型。串行滤波器具有实时处理，要求帧存储器容量小，适合于非平稳状态的优点，但由于递归形式在图像信号中引入因果关系，因而图像复原质量一般比并行滤波器差。

图像增强是有目的地强调图像整体和局部特性，并把符合要求的图像特征最佳地显示出来。如扩展对比度，把对比度低的图像显示成对比度高的图像，加强空间频率的高频分量使图像色调清晰，保留图像中感兴趣的某些特征而抑制另一些特征（如增强图像中对像的边缘等）。以利于图像分析。图像增强通常在空域的子图像或频域中进行。子图像指的是与整个图像相比相当小，与像素相比有相当大的空域。常用的数学处理在空域中有灰度变换和离散卷积，在频域中有通过傅里叶变换（或其他变换）得到图像频谱，设计传递函数以修改频谱，再进行逆傅里叶变换得到图像。用子图像灰度平均值替换中心像素灰度值可以有效地抑制噪声，但同时使灰度值变化大的部分（如边缘）变模糊。为了抽取边缘（如图像中晶粒边界），可以采用取阈值子图像平均或中值滤波等方法，即超过阈值时，才用平均值替换中心像素灰度值或用子图像中值灰度值替换中心像素灰度值。描述一些算法（如差分，Laplacian算子，Sobel算子等）及图像特征（如边缘、孤点）与子图像大小相应的模板，可以被用来对整个图像进行模板卷积，以锐化边缘和抽取图像特征。对图像直方图的各种变换可以增强或减弱图像，以突出图像的某些部分。图像频域的低频滤波可以去掉噪声，高频滤波可以锐化图像。为了压缩图像灰度动态范围增强对比度，可以采用对输入图像取对数→傅里叶变换→频域滤波→逆傅里叶变换→对输出图像取指数这样的同态滤波器。图像灰度分布性质不同所反映的图像特征叫作纹理结构。对于某个子图像，求出其在预先选定纹理结构类型条件下的联合概率密度的最大值，就可以决定它属于或近似属于哪种纹理结构类型，从而从图像中提取非常有用的信息。如从金相显微像中发现显微组织结构和性能（如硬度）的关系。

概括起来，图像形状分析的过程为：①分割，即从图像中选取有形状意义的部分，然后将分割形状的外缘部分连接起来形成轮廓；②描述，即将形成后的轮廓表示出来。

根据一组物体横截面的投影重建物体图像的技术。傅里叶图像重建是一种最简单的方法。根据三维物体的二维投影的傅里叶变换等于该物体傅里叶变换在中心剖面上分布的道理，通过旋转这些投影及傅里叶剖面，就可以建立起整个傅里叶变换平面，通过逆傅里叶变换即可重建物体图像。

通常显微图像处理装置包括：①图像采集硬件；②图像处理器；③图像存储器；④大容量外存储设备；⑤图像监视器；⑥控制监视器。

各种显微图像形成装置大都配有图像处理装置。随着计算机技术的发展，其实时控制水平、智能化程度、图像处理功能将日趋完善。