在当前数字化时代，数字图像处理技术已经成为科研和工业领域的重要组成部分。本文首先概述了数字图像处理的基本概念和发展历程，分析了传统图像处理方法的局限性。随后，重点探讨了基于深度学习的图像识别与处理技术，介绍了卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等领域的应用，并通过实验验证了其在提高图像处理精度和效率方面的显著优势。

最后，文章讨论了深度学习技术在实际应用中面临的问题和挑战，如数据标注成本高、模型解释性差等，并提出了相应的改进策略。通过本研究，旨在为数字图像处理领域的进一步发展提供理论支持和技术参考。