随着成像探测技术的快速发展,各种各样的光学图像已经越来越广泛的运用于包括交通、医疗、农业、工业、国防等在内的各行各业。由于探测场景的复杂性、成像过程中的多种干扰以及图像处理和分析应用的多样性,使得图像目标特性数据的处理方法日益多样化,图像解译流程更加复杂化。在应用需求日益专业化的背景下针对大量的光学图像数据进行高效的目标特性分析和直观的展示,对于图像的分析和应用具有重要的理论和实际意义。本文遵循图像分析和处理的一般过程,力图构建一个通用性的光学图像目标特征分析系统,并针对目标特性分析系统的设计及其特征提取和选择进行研究,主要工作包括以下几个部分:首先,本文阐述了光学图像的目标特性分析的研究现状,并针对目标特性分析中的特征提取和选择两个关键模块,介绍了国内外的研究现状和发展趋势。其次,根据实际应用的需要,对目标特性分析系统的基本需求进行了描述,在此基础上,给出了目标特性分析系统的整体设计,详细阐述了系统的工作流程和主要功能。再次,针对该系统中的关键模块之一——目标检测,进行了详细的算法设计和实现,包括图像的预处理、目标的检测和图像分割等。最后,针对目标特征选择模块,提出了基于pHash的目标特征选择方法和基于识别能力的目标特征选择方法,对两种方法的基本思想进行了详细的介绍,并通过OpenCV库和QT对整个系统进行了算法的实现和界面的可视化展示。