第一步是图像的获取。图像可以通过多种方式获取，例如使用摄像机拍摄、扫描实物照片或从网络下载。无论图像来源如何，它都将以数字形式存储在计算机中。

接下来是预处理阶段。在这一阶段，对图像进行校正和增强，以提高后续处理的质量。预处理技术包括去噪、图像平滑、边缘检测、色彩校正等。根据需求，可以选择应用不同的预处理算法。

第三步是特征提取。在这一阶段，我们需要从图像中提取出有用的特征，以便后续的分析和识别。特征可以是边缘、纹理、形状、颜色等。特征提取方法包括基于像素值的方法、基于统计的方法和基于形状的方法等。

第四步是图像分析与处理。在这一阶段，我们利用前面提取的特征对图像进行分析和处理。常见的图像处理任务包括图像分割、目标检测、图像配准、图像压缩等。这些任务可以通过数学模型、机器学习算法和深度学习方法来实现。

最后一步是结果评估与应用。在这一阶段，我们评估图像处理的结果，并根据需求应用到具体的应用中。例如，在医学影像中，我们可以将图像处理应用于疾病诊断和治疗。在摄影中，我们可以利用图像处理技术改善照片的质量和美感。

图像处理的工作原理可以概括为图像获取、预处理、特征提取、图像分析与处理以及结果评估与应用。通过这些步骤，我们可以对图像进行操作和改变，以满足不同领域的需求。图像处理技术的不断发展和创新将为我们带来更多的可能性和应用。