纹理分析在遥感、医学图像处理、计算机视觉及基于纹理的按图像内容检索等许多应用领域中具有重要意义。小波变换在信号与图像分析、地球物理信号处理,计算机视觉与编码及语音识别等领域都获得了广泛的应用。蚁群算法是当前群智能领域中最令人感兴趣和最富有魅力的研究课题之一。目前国内外将蚁群算法应用在纹理分析领域应用中,一般都是优化纹理分析方法中的目标函数,但本文是直接将蚁群算法用来聚类和分类,所以本课题将蚁群算法应用到纹理分析领域,是一次有效的尝试。本课题的主要工作包括以下三个方面:第一,对蚁群算法进行基础理论研究,旨在对蚁群算法近年来的研究进展进行总结,归纳算法的成功应用领域和存在的不足,并对不足之处进行理论分析,目的在于提高蚁群算法的总体性能。第二,对纹理的特点和纹理特征的各种分析方法进行研究和分析,仿真比较小波变换和小波包变换特征提取的效果,并对其进行改进,最终确定了改进的小波包变换纹理特征提取。第三,根据蚁群算法的聚类和离散性等特点,本文提出一种有效而适用于纹理分析的聚类蚁群算法,对纹理图像提取的纹理特征进行聚类或匹配,最终实现纹理图像的分割和分类。实验结果表明,本课题提出的纹理分类和纹理分割新方法是有效的和优越的。