相容信息粒度空间是一种基于相容关系构建的粒度计算模型,该模型的优势在于对现有知识、资源和信息能进行不同层次和不同粗细程度的粒化并构建粒之间的关系,从而更好地发掘这些知识和资源所包含的有用信息,并提供一种对其本质更好的洞察力。本文在学习和研究粒计算基本理论与技术的基础上,着重分析了相容信息粒度空间原理,提出了一种基于相容信息粒度空间的规则提取算法;并将其应用于图像模式识别领域,以图像为背景着重研究了图像特征相容信息粒的构建、图像特征相容信息粒的处理、以及图像特征相容信息粒之间的运算等;通过分析研究不同粒度的图像特征相容信息粒所形成相容粒度空间,给出了基于图像特征相容信息粒度空间的分类器;对五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相容信息粒度空间的图像分类器是有效的;最后结合图像空间分布信息,改进上述算法,构造基于图像全局-局部特征的图像层次性分类器,提高了分类正确率,并开发出相应的演示系统。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。