图像编程自学过程可以分为以下几个阶段：
确定学习目标
明确自己想要学习哪些编程语言或技术，并理解这些技术背后的应用场景和优势。可以通过阅读相关文章、观看视频教程、咨询他人等方式来帮助自己做出选择。
选择编程语言
根据自己的学习目标，选择一门合适的编程语言。常见的编程语言包括Python、Java、C++等。如果只是做算法，Matlab就够了，但一般不是科班出生，很少做纯算法的。图像类项目大多不大，普遍的几千行代码就可以搞定。
学习编程基础
掌握至少一种编程语言的基础知识，包括变量、数据类型、控制结构、函数、类等内容。可以通过在线教程、书籍、视频课程等途径进行学习。
学习图像处理基础知识
了解图像的基本概念，如像素、图像文件格式、图像获取、图像尺寸和分辨率、图像坐标系统等。
选择图像处理库
选择一个合适的图像处理库，如OpenCV、ImageJ等。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像和视频处理功能。ImageJ是一个用于科学图像的Java库，提供了丰富的图像处理工具。
实践项目
通过实践项目来巩固所学知识。可以从简单的项目开始，如图像的读取、显示、保存等，逐渐过渡到更复杂的图像处理任务，如图像滤波、边缘检测、形态学操作等。
深入学习
在掌握基础知识后，可以开始深入学习图像分析和计算机视觉的相关知识，如图像处理算法、特征检测、目标识别、图像分割等。
参考文档和社区
在学习过程中，可以参考官方文档、技术论坛、博客等，了解最新的技术动态和解决方案。同时，可以加入相关的技术社区，与其他开发者交流经验，分享心得。
持续学习和实践
图像编程是一个不断发展的领域，需要持续学习和实践。可以通过阅读最新的研究论文、参加学术会议、参与开源项目等方式，不断提升自己的技能水平。
总结和反思
在学习过程中，要定期总结和反思自己的学习成果和遇到的问题，找出不足之处，制定改进计划，确保学习效果。
通过以上步骤，可以系统地进行图像编程的自学，并逐步掌握图像处理的相关知识和技能。