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纹理分析是数字图像处理、模式识别和计算机视觉中的重要研究内容,具有非常广泛的应用。局部二元模式方法（Local Binary Pattern，LBP）由于计算简单且能有效表征纹理，在纹理分析研究中受到越来越多的关注。尽管基于LBP的纹理分析研究取得了长足的进展，但该方法仍然存在许多问题值得去研究，比如进一步提高该方法表征纹理的有效性以及鲁棒性等。本文首先在现有LBP方法的基础上提出了几种改进方法以提高纹理分类和识别的准确性，然后受LBP方法的启发提出了一种基于shearlet变换的纹理特征提取方法，最后将提出的纹理方法应用于前列腺诊断中，包括前列腺的分割以及病灶的穿刺导航。论文的主要工作包括以下几个方面： 1.提出了一种基于微观结构相似性的LBP（Microscopic Local Binary Pat-tern，MLBP）方法。现有LBP方法将纹理模式分为均一模式和非均一模式。在有效利用均一模式的同时，LBP会将所有非均一模式合并为一类并赋予一个相同的标签。这使得LBP简单易行，但也使得LBP会丢失一些在非均一模式中蕴含的纹理信息。本文提出的MLBP方法可以利用微观结构相似性将非均一模式继续细分，从而提取出非均一模式中的纹理信息。 2.纹理的复杂性使得单一的方法往往不可能取得很好的表征效果，较好的策略是将不同特性的纹理分析方法融合在一起提取纹理信息。LBP方法通过刻画局部纹理的结构（即模式）来表征纹理，但该方法忽略了纹理的另一个重要信息-对比度信息。本文提出了一种利用对比信息来描述纹理的局部对比度描述子（Local Contrast Descriptor，LCD）。LCD和LBP描述的是纹理的不同属性，因此二者结合后纹理分析性能得到极大提升。LCD只是利用了纹理的对比度信息，为了能够提取纹理的幅度信息，随后本文将LCD方法推广到局部三元对比度算子（Local Ternary Contrast Descriptor,LTCD），该算子既可以利用纹理的对比信息又可以利用纹理的幅度信息来描述纹理。 3.受LBP方法的启发，本文提出了一种局部shearlet能量模式（Local Shear-let Energy Pattern,LSEP）的纹理分析方法。与传统小波不同，Shearlet能够很好地获取图像中的方向信息。在LSEP方法中首先将纹理图像用shearlet变换进行分解，其次在每个分解层计算局部的shearlet的能量，然后将该局部能量量化并编码，接着将每个分解层的局部能量直方图衔接起来，最后用该全局直方图作为纹理特征来表征纹理。 4.将提出的纹理方法应用到前列腺辅助诊断中，主要研究内容为实现多模态图像融合然后引导前列腺病灶的穿刺。首先提出了一种用纹理引导活动形状演化的经直肠超声（Transrectal Ultrasonography，TRUS）前列腺分割方法，然后将核磁共振（Magnetic Resonance Imaging，MRI）中的前列腺也用类似方法实现分割，最后将二者分割的结果配准并融合在一起实现前列腺穿刺导航的目的。