计算动词理论作为一个新兴的学科,已经渗透到自动控制、信号处理、经济学、心理学等众多学科领域,同时也已被成功应用于多种工业及金融系统,如视频火灾监测系统、智能交通系统、智能安防系统、认知图像搜索引擎及认知证券交易系统等。历经13年的发展,计算动词理论开始显示出其巨大的理论魅力和解决实际复杂工程及社会问题的能力。计算动词理论现有的框架为解决信息处理方面的问题提供了可行的方法论,信息处理领域已经拥有的丰富的素材也为计算动词理论的应用奠定了可靠的基础,本论文将计算动词理论引入信息处理的传统领域,特别是聚类算法和图像处理技术,为这些技术另辟蹊径,提供了新的思路。论文中首先介绍了计算动词理论的发展与基本知识；其次,结合传统聚类算法设计了计算动词聚类算法,并将之应用于图像压缩、变压器故障诊断、证券市场分析等方面；在数字图像处理领域,本论文利用计算动词相似度全面改写了图像压缩、图像插值算法,将算法推广到彩色图像处理,并设计编程了图形界面以供测试,实现初步可视化。　　 本文的特色与创新点主要体现在以下几个方面：⑴在已有最简动词相似度、基于趋势的动词相似度和复合型动词相似度的基础上,灵活使用并设计了多个具体的动词相似度计算方法,提出了分层动词相似度的算法并实现了其应用；⑵设计了计算动词聚类算法及其通用模型,提出属性空间的概念。所设计的算法完成了数值域描述到语言域描述的转换,特别适用于动态特征明显的时间序列的聚类；⑶利用计算动词聚类算法改进了计算动词图像压缩,获得了较好的图像质量；⑷用模板动词的思想改进了图像插值算法,提出摩尔邻域的剖面向量的概念,将数据降维处理,利用基于动词相似度的模式识别方法大大降低了计算复杂度。在固定分辨率倍数的情况下,获得更快的处理速度和更清晰的插值图像。