本文的主要工作

第一章分析了特征提取及分割法的研究背景和意义，总结了该领域的国内外研究现状、特征提取主要方法以及存在的问题，了解分类的方法，明确了本文要研究和实现的具体内容以及研究的难点。

第二章介绍了设计方案的选择与论证，详细介绍了其中特征脸提取方法及其优劣势所在，选择出最适合此次研究的方法，另外对各分类方法也做了简述并且对阈值分割法做了详细叙述。

第三章主要对图像特征提取的过程和方法做了详细的概述，包括图像的预处理、图像分析、特征提取进行描述。

第四章介绍了图像的预处理，彩色图像灰度化、图像增强、图像平滑去噪、以及特征分析和提取。

第五章实验结果及分析。

最后，总结全文并对存在的问题进行了分析和展望。

本章主要的环节为彩色图像的研究和分析，流程图如下：

1.原始图像：由各种路径获得且能被MATLAB支持的各种格式的图像数据，如BMP格式、GIF格式、TIF格式、JPEG格式的图像等。

2.图像的预处理：直方图修正，灰度变化，图像的平滑与锐化，图像类型转换。

3.图像分析：像素值统计，直方图提取，区域属性，图像分割等。

4.特征提取：彩色图像的轮廓特征，颜色值特征，纹理特征等。

本文以湖南文理学院学校俯瞰图的彩色图像编程实现彩色图像的特征提取。

图像平滑处理

去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声、椒盐噪声等。

均值滤波去噪也称线性滤波，主要思想为领域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。

本章小结

得图像的过程中，不可避免的会在图像中带入一些噪声，噪声来源是多方面的。所以在进行分割前还是得对原图像进行预处理操作。为了使直方图便于选取最优的阈值，本论文采取对彩色图像的灰度化，以便后面的处理。得到的灰度图像通过对其求分割阈值，检测差分后由负值到正值所对应的横坐标点，将其作为选取的阈值点。然后对图像进行灰度阈值分割。在MATLAB的环境下仿真，观察处理后的效果，做出评估。

仿真过程中，通过程序的预处理，基本可以实现对较多图像的多阈值分割，并且效果较好，达到了设计的目的。