纹理是模式识别领域和计算机视觉领域中的重要研究内容，在科学研究领域和工程技术方面有着非常广泛的应用背景。尽管已有众多学者在纹理分析方面做了大量的研究工作，并取得了许多研究成果，但纹理分析的研究仍然有许多问题等待研究人员的探索。目前，纹理分析研究面临着三个重要的挑战：1)尽管纹理分析方法种类繁多，但至今还没有一个特别有效的方法，在纹理分类方面取得令人满意的性能，众多的学者仍然在探索新的思路和途径，试图找到一个非常有效的纹理描述方法。2)尽管现实中的场景都是彩色的，但目前有关纹理的研究大部分都集中在灰度纹理领域。彩色纹理研究很少有人关注，目前对彩色纹理分析还处于探索阶段，还没有一个非常有效的彩色纹理描述方法。3)纹理分析方法尽管在理论探索方面有很多成果，然而这些方法由于理论性较高，不容易被其他领域的研究人员以及工程技术人员所理解和接受，造成了很多方法不能够成功地应用到其他领域。本文的研究工作主要针对纹理分析研究的这三个挑战，试图从新的思路和新的途径出发提出一个简单有效的纹理描述方法，并将这种方法拓展到彩色纹理描述，最后探索了该方法在科学研究领域和工程技术领域中的应用。本文首先提出了一种称为统计地形特征的纹理描述方法。统计地形特征利用图像函数的图信息来进行纹理描述，图像函数的图在三维空间中所形成的曲面形状象地形地貌，纹理分析问题可以通过地形地貌的描述和分析而得到解决。首先，统计地形特征用一个可变水平平面去切割图像函数的图可得到一些实体，然后，从这些实体的几何和拓扑属性推导出六条特征曲线来描述纹理特征．在Brodatz和VisTex纹理集上的纹理分类比较实验结果表明，统计地形特征表现出了非常强的纹理描述能力，其纹理识别能力优于常用的一些方法，例如自相关函数、边界频率、空间灰度依赖矩阵、Fourier变换、统计几何特征和Gabor滤波器等。此外，统计地形特征具有较强的抗噪声性能。当前文献中的大部分彩色纹理分析方法，首先将彩色图像转化成若干幅伪灰度图像，通常情况下，彩色图像的几个光谱带直接被当作伪灰度图像，然后将灰度纹理分析方法分别应用到这些伪灰度图像。这种直接把彩色图像的几个光谱带当作伪灰度图像的方法并没有很好的利用图像的色度信息，彩色图像原有的色度差在转化的过程中发生了扭曲。本文提出了一种称为主色彩的伪强度函数的色度分量转化方法，很好的解决了这个问题，彩色图像的主色彩伪强度图像反映了彩色图像中关于某种参考颜色的色度含量。彩色统计地形特征将彩色图像中的色度分量通过主色彩伪强度函数转化成相应的伪灰度图像，将饱和度和亮度分量直接转化成相应的伪灰度图像，然后对生成的3幅伪灰度图像分别应用统计地形特征纹理分析方法，这样可以得到18条纹理特证曲线，彩色统计地形特征利用这18条特征曲线来描述彩色纹理．最后，本文探索了所提出的统计地形特征纹理描述方法在科学研究领域和工程技术领域的应用。在科学研究领域，文中考虑了所提出的纹理分析方法在遥感影像分析和医学图像分析中的应用，探索了统计地形特征在大型遥感影像库浏览方面的应用，以及在皮肤病图像分类和超声医学图像乳房肿瘤区域自动检测中的应用。在工程技术领域，本文评估了统计地形特征在工程石料纹理、木材纹理以及纺织品纹理中有关分类和检索方面的应用。实验结果表明，统计地形特征可以应用到科学研究领域和工程技术领域，并且表现出了非常好的应用效果。