讲一下骨架提取的自上而下的方法及步骤，预处理，全局特征处理等。

骨架提取（skeleton extraction）是指从图像中提取出物体或场景的骨架结构，通常用于图像分析、物体识别、机器人导航等领域。自上而下（top-down）的骨架提取方法是指先对整个图像进行处理，得到全局特征，然后通过分割、筛选等操作逐渐提取骨架结构。下面是一般的自上而下骨架提取方法及步骤：

1. 预处理：对原始图像进行预处理，如图像去噪、平滑、边缘检测等。预处理的目的是提高图像质量，方便后续处理。

2. 全局特征处理：对整个图像进行分析，提取全局特征。一般可以通过形态学操作、区域生长、区域分割等方法提取出物体的主体结构。其中，形态学操作包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，可以消除噪声、填补空洞、平滑边缘等。

3. 骨架初步提取：根据全局特征，提取出物体的初步骨架结构。一般可以采用骨架化（skeletonization）算法，将物体的边缘等变为线条状的结构，得到初步的骨架。

4. 骨架优化：对初步骨架进行优化，消除不必要的枝干、连接断裂的线段等。这个步骤可以采用优化算法，如基于细化的算法、基于曲线拟合的算法等。

5. 骨架分支点提取：对优化后的骨架进行分析，提取出骨架的分支点。分支点是骨架结构的重要特征之一，可以用于识别物体的形状、大小、方向等。

6. 骨架终点提取：对优化后的骨架进行分析，提取出骨架的终点。终点也是骨架结构的重要特征之一，可以用于识别物体的形状、大小、方向等。

7. 骨架连接：将骨架的分支点和终点连接起来，得到完整的骨架结构。连接可以采用基于距离的算法、基于曲线拟合的算法等。

以上是一般的自上而下骨架提取方法及步骤。在实际应用中，具体的方法和步骤可能会有所不同