本所从事数字图像处理与模式识别方向的研究可上溯2000年左右。以马义德教授为核心的研究团队开展了具有地域特征的生物信息数字图像处理与模式识别以及计算机视觉、智能信息处理等方面的研究；结合神经网络、深度学习、多尺度分析、混沌、分形理论等非线性理论的发展，注重这些新理论在数字图像处理、生物医学信息分析与处理等方面的应用。开展了如下具有地域特色的研究：

(1) 结合电子信息学科发展前沿，进行了脉冲耦合神经网络、图神经网络、深度学习、数学形态学、混沌等非线性理论在图像预处理及分析等方面的多项研究；

(2) 开展了非线性理论在生物图像分析与处理方面的应用研究，进行了特色植物细胞ATP酶、淀粉、蛋白质等大分子定量分析；论证了体细胞胚发生过程与生物大分子、小分子的合成与代谢量化动态的内在联系；

(3) 在图像编码方面，利用多尺度分析及其统计模型和分形理论进行基于图像分割的、分形与小波等结合的压缩编码研究工作。

(4) 在基于生物特征的身份识别方面，开展了包括虹膜识别、指纹识别、人脸识别、语音识别在内的多种生物特征识别技术研究。

(5) 开展了乳腺癌诊断中乳腺钼靶X线影像处理与分析关键技术研究以及基于深度神经网络的乳腺钼靶X线图像数据信息提取与病理研究等工作。