随着计算机处理性能的提高和实际应用的需要，人们对数字图像处理的要求越来越高．图像纹理识别是图像分析的重要内容，提高纹理图像的识别率具有很高的实用价值。小波分析是一门新的应用数学学科，本文对图像纹理识别小波方法进行研究，得到了一系列结果。全文共分四章，每章的主要内容如下：第一章简述本文所用小波分析的一些基础知识以及图像纹理识别的发展和研究现状，讨论小波分析在图像纹理识别中的应用方法，提出应用多小波进行纹理识别的必要性。第二章研究纹理识别的几种方法，通过对这些方法的对比分析，说明选择适当小波基函数是小波应用的关键所在。第三章研究纹理识别中最优小波基的选取原则。最优小波基的选择是小波理论及其应用的重要课题，研究表明对于图像纹理识别，小波基的对称性、正交性和紧支性与小波的处理能力之间有密切的联系，说明应用同时具有正交性、对称性和紧支性的小波能得到较高的识别率。第四章从多小波的正交性、逼近性出发，介绍多小波的相关性质。由于多小波的处理会产生一定的混叠效应，介绍了消除这种影响的平衡多小波和多小波预处理方法。由于采集设备和环境的差异，所得到的同一幅图像往往具有不同的旋转角和伸缩变换。本章提出了旋转、伸缩不变图像纹理识别的小波方法，把图像处理中常用的对数极坐标方法用于具有伸缩、旋转变换的纹理图像，得到具有行平移的图像，给出了消除行平移的多小波小波包算法以消除行平移的影响，有效地提取纹理图像的能量特征进行识别。实验表明多小波纹理识别算法由于小波基同时具有正交性、对称性、紧支性等性质，所得识别率高于其它方法。