信息粒和粒计算是目前软计算领域的研究热点。粒计算作为一种新的信息和知识处理的方法，近年来已经被国内外许多研究者所重视，并且在许多领域中得到了应用。使用信息粒进行计算是粒计算的基本思想，在问题描述和求解中都具有重要的意义。粒计算就是通过粒对现实问题的抽象、粒之间的关系、粒的分解和合成以及粒之间的交互来描述和解决问题的一种方法。本文在学习和研究粒计算基本理论与技术的基础上，将其应用于图像模式识别领域。以图像为背景着重研究了特征信息粒的构建、特征信息粒的处理、以及特征信息粒之间的运算等。通过分析研究不同粒度的特征信息粒所形成图像特征信息粒格结构，提出了基于图像特征信息粒格的分类器。对六个不同图像类数据进行了模拟分类实验，实验结果表明所提出的基于粒计算的分类器是有效的。论文的最后部分对本文进行了总结，分析了有待改进的方面，同时展望了信息粒和粒计算技术在图像分类领域的进一步研究的方向。