1965年：中国第一个遥感卫星“东方红一号”成功发射，标志着中国遥感技术的开始。遥感技术的发展推动了图像处理技术在遥感领域的应用。1970年：中国科学院自动化研究所成立，开始涉足图像处理和模式识别领域的研究。这对中国图像处理技术的发展产生了积极影响，为后来的研究工作奠定了基础。1978年：北京大学成立了中国第一个图像处理实验室，培养了大量图像处理领域的研究人才。此举为中国图像处理技术的发展提供了重要的人才支持

在这个阶段，中国的图像处理技术主要集中在模拟信号处理方面。研究者们主要关注图像的去噪、增强和滤波等基本操作。图像处理的应用主要局限在军事、遥感和医学等领域。同时，一些高校和研究机构开始建立图像处理实验室，培养图像处理专业的研究人才。

1982年：清华大学研究团队成功研发出一款基于微型计算机的图像处理系统。这是中国首次将计算机技术引入图像处理领域，标志着数字图像处理时代的到来。1986年：国家教委批准在部分高校开设图像处理与模式识别专业。这一举措为图像处理领域培养了大量专业人才，推动了数字图像处理技术的进一步发展

在数字图像处理时代，中国图像处理分析与识别技术在研究和应用上取得了重要突破。计算机技术的发展为图像处理领域提供了强大的技术支持，使得图像处理技术得到广泛的关注和应用，涉及领域逐渐扩展到遥感、工业检测等。在这个阶段，一些具有代表性的数字图像处理算法和系统开始在国内外发表和推广。

1992年：南京理工大学的研究团队成功开发出一款基于神经网络的人脸识别系统。这是中国首次将神经网络技术应用于图像识别领域，标志着图像识别技术在中国的发展进入一个新阶段。1994年：中国科学技术大学研究团队提出了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法。该方法在图像分析与识别领域取得了广泛应用，为后续研究提供了新思路

在这个阶段，中国研究者们开始关注从图像中提取特征和信息的问题，图像分析与识别技术逐渐成为研究的热点。同时，随着模式识别、计算机视觉等领域的发展，图像处理技术的应用领域扩展到计算机视觉、生物识别、图像编码与压缩等。在这个阶段，基于特征的图像分类与识别技术取得了显著的进展，一些机器学习算法（如支持向量机、决策树等）被广泛应用于图像识别

2012年：由深度学习领域著名学者李飞飞教授领导的斯坦福团队在ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中，采用卷积神经网络（CNN）取得了突破性成果。这一事件引发了全球范围内对深度学习在图像处理分析与识别领域的关注，包括中国在内的研究者们开始积极探索这一领域。2014年：中国科学技术大学研究团队提出了一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法。该方法在图像处理领域取得了广泛应用，为高分辨率图像重建提供了新思路

随着深度学习和人工智能技术的兴起，中国的图像处理分析与识别技术进入了一个新的发展阶段。尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，使得图像识别准确率得到了前所未有的提高。在这个阶段，图像处理技术广泛应用于各个领域，如自动驾驶、无人机、安防监控、智能医疗等。互联网巨头、AI企业等投入巨资研发深度学习技术