数字图像分析是图像处理的高级阶段，它所研究的是使用机器分析和识别周围物体的视觉图像，从而可得出结论性的判断。

       数字图像分析包含图像分割与图像特征提取两部分。

       图像分割是根据选定的特征将图像划分成几个有意义的部分，从而使原图像在内容表达上更为简单明了。图像分割是按照图像的某些特性（如灰度等级）将图像分成若干区域，在每个区域内部有相同或者相近的特征，而相邻区域的特征不相同。一般假设在同一区域内特征的变化平缓，而在区域的边界上特性的变化剧烈。已经提出了很多种图像分割的方法。它们各自基于不同的图像模型，利用不同的特性，有各自一定的适用范围和优缺点，没有一种普遍适用的最优方法。

       要使计算机具有识别的本领，首先要得到图像的各种特征，称之为图像特征提取。图像特征是指图像的原始特征或属性。其中有些是视觉直接感受到的自然特征，如区域的亮度、边缘的轮廓、纹理或色彩等，有些是需要通过变换或测量才能得到的人为特征，如变换频谱、直方图等。

       图像特征提取工作的结果给出了某一具体的图像中与其他图像区别的特征。如描述物体表面灰度变化的纹理特征，描述物体外形的形状特征等。这些特征提取的结果需要一定的表达方式，要让计算机能懂得，这就是目的。