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图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，从而识别出其中的不同模式和对象的技术。这项技术广泛应用于多个领域，例如在工业中，通常会使用工业相机拍摄图像，然后利用软件根据图片的灰阶差异进行进一步的识别处理。在地理学中，图像识别还涉及将遥感图像进行分类。

图像识别是人工智能的重要分支之一。为了开发能够模拟人类图像识别行为的计算机程序，研究人员提出了多种图像识别模型。其中一种常见的模型是模板匹配模型。该模型认为，识别某个图像需要依赖大脑中已有的模板记忆。当当前刺激与大脑中的模板匹配时，图像便被识别出来。然而，这一模型在处理不完全一致的图像时存在局限性，因为人类不仅能识别与模板完全一致的图像，还能识别与模板不完全一致的图像。例如，人们可以识别不同字体、大小、角度的各种字母A。

为了解决模板匹配模型的局限性，格式塔心理学家提出了一种原型匹配模型。这种模型认为，在长期记忆中存储的并不是单个模板，而是图像的一些共性特征，这些共性特征可以作为原型。如果识别的图像与原型相似，就可以被识别出来。尽管这种模型在神经和记忆探索方面更为适宜，但它未能解释人类如何对相似刺激进行辨别和加工，且难以在计算机程序中实现。

因此，研究人员又提出了更加复杂的“泛魔”识别模型。图像识别技术的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、以及物体识别。文字识别始于1950年代，最初主要是识别字母、数字和符号，随后扩展到手写文字识别。数字图像处理和识别则始于1965年，相较于模拟图像，数字图像因其易于存储、传输和压缩等特性，为图像识别技术的发展提供了强有力的支持。物体识别主要涉及对三维世界中的物体及其环境进行感知和认知，这属于高级计算机视觉范畴，融合了人工智能、系统学等多个学科的研究成果，并广泛应用于工业及探测机器人等领域。

目前，图像识别技术面临的一个主要挑战是自适应性能较差，当目标图像受到较强噪声干扰或出现较大残缺时，识别效果往往不尽如人意。图像识别问题本质上是一个模式空间到类别空间的映射问题。在图像识别的发展过程中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别和模糊模式识别。图像分割作为图像处理的关键技术，已有数十年的研究历史，目前出现了多种分割方法，包括阈值分割、边缘检测、区域提取等。根据图像类型的不同，还可以分为灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。随着计算技术和VLSI技术的发展，基于直方图和小波变换的图像分割方法取得了显著进步，相关研究仍在积极进行中。