纹理图像分割中最重要但也最困难的部分之一是纹理特征分析，它的重要性在于纹理特征提供了纹理图像中区分不同区域的必要的结构信息。分形和小波具有内在的多尺度属性和尺度不变性，它们能够胜任对纹理图像中粗糙度特征的描述。 本文主要讨论分形维数(FD)理论在纹理图像特征提取方面的应用，首先我们系统地分析了图像处理中分形维数估计的一般计算方法，然后在此基础上做了改进。信号处理中小波变换的奇异点检测原理表明小波变换后的系数具有模局部极大值，我们借助于这个原理引入一种新的分形维数估计方法：小波分形维数。 为了减少分割中的估计错误，我们把传统的4邻域边缘保护噪声平滑象限滤波技术(EPNSQ)改进为8邻域，并对每一个分形维数特征在分割之前进行了平滑。在分割中使用了可迭代的K-均值聚类算法，实验中分别用两种方法对实际的人工地震剖面图进行了特征提取和分割，实验结果说明了本文提出的方法是有效的。