随着科技的发展,多媒体数据库里的图像信息越来越多,并且增长速度越来越快,它在提供大量资料的同时给我们带来了烦恼:如何对如此大的数据库进行整理与分类便于用户进行检索。多媒体数据库的数据量如此巨大,给我们检索数据带来了巨大的挑战,依靠传统的人工注释的方法已经越来越无法满足用户的需求。近年来,基于内容的图像检索技术(CBIR)有了长足的发展。基于内容的图像检索以人的视觉感受对图像进行检索,它对图像的内容进行分析,并从中提取特征进行描述,然后利用图像的内容特征建立检索,并最终完成检索图像,使得检索过程更加准确与高效。检索图像的内容包括图像的颜色、纹理、形状等视觉特征和语义特征等,其中,纹理是最为显著的视觉特征之一。由于纹理的描述和分析的复杂性,在基于内容的图像检索系统中纹理特征还没有得到充分利用。本文主要对纹理分割和基于纹理特征的图像分类进行了研究。纹理分割是纹理图像分析的关键步骤,因为只有完成对图像的分割才能提取图像中对象的视觉特征和语义特征。论文讨论了纹理分割的一般方法,对基于统计的灰度共生矩阵方法进行了研究,分析了距离、灰度级和窗口大小对特征提取和分割效果的影响。采用灰度共生矩阵方法提取纹理特征,利用K均值聚类方法进行了纹理分割,取得了比较满意的实验结果。