A medida que la adquisición, transmisión, almacenamiento y conversión de imágenes se vuelven más eficientes, los datos de imagen están aumentando explosivamente. Al mismo tiempo, las limitaciones de los sistemas de procesamiento computacional convencionales basados en la arquitectura de Von Neumann siguen surgiendo, por lo que mejorar la eficiencia del procesamiento de imágenes se ha convertido en un problema clave que ha preocupado a los académicos que trabajan en imágenes durante mucho tiempo. Los memristores con propiedades no volátiles, similares a sinapsis, así como propiedades integradas de almacenamiento y computación, pueden utilizarse para construir sistemas de procesamiento inteligente que estén más cerca de la estructura y función de los cerebros biológicos. También son de gran importancia al construir nuevos sistemas de procesamiento de imágenes inteligentes con arquitectura no Von Neumann y para lograr el almacenamiento y la computación integrados de datos de imagen. Basándose en esto, este documento analiza los modelos matemáticos de los memristores y discute sus aplicaciones en el procesamiento de imágenes convencional basado en sistemas memristivos, así como en el procesamiento de imágenes basado en redes neuronales memristivas, para investigar el potencial de los sistemas memristivos en el procesamiento de imágenes. Además, se presentan de manera integral los avances recientes y las implicaciones del procesamiento de imágenes basado en sistemas memristivos, y también se exploran sus oportunidades y desafíos de desarrollo en diferentes áreas principales. Al establecer un espectro completo de tecnologías de procesamiento de imágenes basadas en sistemas memristivos, esta revisión intenta proporcionar una referencia para futuros estudios en el campo, y se espera que los académicos puedan promover su desarrollo a través de intercambios académicos interdisciplinarios y cooperación.