图像分类是信息处理的重要研究方向。本文对图像分类中所涉及的关键技术,包括图像特征提取,建立图像数据决策表,基于粗糙集理论的属性约简算法,规则约简算法,样本预测算法等内容进行了研究和探讨,最后通过实验与评估,获得了分类准确精度。粗糙集模型是由数学家Pawlak首先提出的一种用于处理模糊和不确定性知识的新型数学工具,随着对粗糙集研究的不断深入,粗糙集模型的局限性逐渐的显露出来,由于利用粗糙集处理的分类必须是完全正确或肯定的,这样致使大量有用信息在规则提取过程中丢失,于是,近年来许多学者从多方面对粗糙集模型进行推广,出现了变精度粗糙集模型、概率粗糙集模型、广义粗糙集模型、模糊粗糙集模型等。变精度粗糙集模型是在标准粗糙集模型中引入了正确分类率β,放松了对标准粗糙集模型近似边界的严格要求,增强了粗糙集模型的抗干扰能力和对新数据的预测能力。本文主要是基于变精度粗糙集模型及贝叶斯粗糙集模型,对图像分类问题进行了研究。全文首先介绍粗糙集理论研究概况,以及图像分类问题的研究现状,介绍标准粗糙集模型、信息系统、属性约简以及变精度粗糙集模型、贝叶斯粗糙集模型的基本概念。其次,主要讨论了基于颜色特征的图像分类问题,给出了常用的颜色空间及相互的转换方法,经典粗糙集分类模型的基础上利用变精度粗糙集模型,引入近似区分矩阵的概念,提出了一种基于颜色特征的图像分类模型及其分类算法,通过实例说明分类方法的有效性和可行性。再次,利用贝叶斯粗糙集模型,通过引入全局相对增益和贝叶斯区分矩阵,分别给出了两种属性约简算法,从全局相对增益的角度对属性重要度进行分析,并以此作为启发式信息给出贝叶斯粗糙集属性约简的启发式算法。引入贝叶斯区分矩阵,采用属性的出现频率与属性的长度作为启发因素,并以此给出了贝叶斯粗糙集属性约简的另外一种算法,最后提出了一种基于颜色特征的贝叶斯图像分类模型及其分类算法。实验结果表明贝叶斯粗糙集具有一定的实际应用价值,在图像分类问题上,贝叶斯粗糙集方法性能良好,分类准确和高效。