图像处理方法中，（ ）的目的是对图像进行特征抽取，然后根据图形的几何及纹理特征对图像进行分类。

这道题考查的是数字图像处理中几个核心概念的区别。我们需要分析题干中的关键动作：“特征抽取”和“分类”。 **选项分析：** * **A. 图像分割 (Image Segmentation)**： * **目的**：将图像划分为若干个具有特定性质的区域（如前景和背景，或不同的物体）。 * **特点**：它是从像素级到对象级的过渡，主要解决“哪里是物体”的问题，而不是直接对物体进行类别判定。虽然分割往往是识别的前置步骤，但其本身不包含“根据特征进行分类”这一最终目的。 * **B. 图像恢复 (Image Restoration)**： * **目的**：利用退化过程的先验知识，重建或恢复被退化（如模糊、噪声干扰）的图像，使其尽可能接近原始图像。 * **特点**：侧重于改善图像质量，属于预处理阶段，不涉及特征抽取和分类。 * **C. 图像识别 (Image Recognition)**： * **目的**：对图像中的对象进行检测、描述和分类。 * **过程通常包括**： 1. **特征抽取**：提取图像的几何形状、纹理、颜色等关键信息。 2. **分类/决策**：利用机器学习或模式识别算法，根据提取的特征判断图像属于哪一类（例如：这是猫还是狗？这是字母A还是B？）。 * **结论**：这与题干描述的“特征抽取”后“进行分类”完全吻合。 * **D. 图像增强 (Image Enhancement)**： * **目的**：改善图像的视觉效果，或突出图像中的某些有用信息，抑制无用信息。 * **特点**：例如调整对比度、亮度、去噪等。它不改变图像的内容语义，也不涉及分类任务。 **总结：** 题干明确指出处理流程是“特征抽取” followed by “分类”，这是**图像识别**（或更广泛的模式识别）的核心定义。 因此，正确答案是 **C. 图像识别**。