“蒙古族家具纹样”不仅继承和发展了蒙古族的千百年光辉文化,是蒙古族人民独特的艺术创造,更是一种融合了民族精神和思想情感的视觉艺术形态。蒙古族纹样种类多、图案混杂,有着厚重的线条和华丽的色彩,从它形成一直到现在,在各个时期都被广泛应用。人们获取到的信息绝大部分来自于视觉,而图像作为人们生活交流的重要载体,由于岁月变迁、气候变化等因素的影响,造成蒙古族家具纹样的模糊不清、边缘失真等问题,因此提高蒙古族家具纹样的分辨率和对比度,增强蒙古族家具纹样智能分析和利用显得颇为重要。本文在频域内奇异值和改进的频域内奇异值方法的基础上,提出了频域内奇异值和伽马函数的增强方法,对蒙古族家具的动物、植物和几何三种纹样进行增强。将增强后的纹样作为识别样本,使用基于SVM高斯核函数的识别方法,使用均匀性、对比度、熵和逆差距四种识别参数进行识别。本论文研究的主要内容:1.介绍频域内奇异值和改进的频域内奇异值方法,并对蒙古族家具三种纹样进行处理。2.在频域内奇异值和改进的频域内奇异值方法的基础上,提出频域内奇异值和伽马函数的增强方法。利用平稳小波变换（SWT）和离散小波变换（DWT）对纹样进行分解,插值和逆离散小波变换得到分辨率增强的纹样,然后利用奇异值得到的系数ξ来增强图像对比度,最后通过自适应伽马函数对蒙古族动物、植物和几何纹样进行校正增强。3.将频域内奇异值和伽马函数的增强方法与频域内奇异值和改进的频域内奇异值方法进行对比,并对增强结果进行主观分析,同时利用峰值信噪比PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）、均方误差MSE（Mean Square Error）、结构相似性SSIM（Structure SIMilarity）进行客观评价4.利用频域内奇异值、改进的频域内奇异值方法和频域内奇异值和伽马函数的增强方法分别对蒙古族家具纹样进行预处理,以动物、植物和几何家具纹样作为识别样本,利用识别参数熵（Entropy,E）、对比度（Contrast,C）、均匀性（Homogeneity,Homo）、逆差距（Deficit From,DF）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行识别。5.本文提出的频域内奇异值和伽马函数的增强方法与频域内奇异值方法和改进的频域内奇异值方法进行比较,从主观分析和客观评价指标结果得出,频域内奇异值和伽马函数的增强方法的增强效果较好。使用均匀性、对比度、逆差距和熵作为识别参数,利用SVM高斯核函数对增强后的蒙古族纹样进行识别,频域内奇异值和伽马函数的增强方法对动物、植物、几何家具纹样的识别率最高。