中国书画艺术是中华民族的瑰宝。近年来伴随着中国经济飞速发展随之而来的是国画造假的猖獗和泛滥。一直以来国画鉴定都是以专家的经验鉴定为主,但这种鉴定方式并不完善。科技鉴别的方法虽有提及,但大多属于介入式鉴别,对国画有一定的损害。这两类鉴定方法已经不能满足国画艺术品市场繁荣发展的需求。本文基于宣纸是国画艺术重要载体的事实,将图像处理中极其重要的纹理分析应用于宣纸的分类研究,为国画的宣纸鉴别提供了一种新的非介入式无损科技鉴定方法。本研究主要需要解决纹理图像的获取、宣纸分类流程的确定以及宣纸纹理分析的实现三个问题。首先,为满足宣纸分类研究对高质量纹理图片的需求设计了专用的图像采集系统。在设计过程中改进了光源设计,使纹理图像的不均匀度达到了0.58%,得到了光照均匀的宣纸纹理图像。通过对不同放大倍率下的宣纸纤维纹理图像进行优选,选取放大54倍时的纹理图像作为本文纹理分析所用的纹理图像。其次,在宣纸分类流程图的设计阶段,对比不同种类纹理分析方法对宣纸进行分类的效果,选取LAWS纹理与不确定性纹理谱方法对宣纸进行纹理分析。对比不同种类分类算法对宣纸纹理特征进行分类的结果,选取SVM算法对纹理特征进行分类并确定了SVM算法应用于宣纸分类时的最佳参数。最后,实现了LAWS纹理和不确定性纹理谱纹理分析方法对宣纸的分类,分类正确率分别为75.7%和78%。由于两种方法单独使用时对宣纸进行分类的效果并不理想,所以对两种算法进行改进。分析并提取两种方法各自的优势进行有机结合,改进算法后的宣纸分类正确率达87.3%。实验结果表明采用单一的纹理分析方法无法有效地区分不同种类的宣纸,而将两种纹理分析方法的优势有机结合改进算法后分类效果显著提高,已经能基本满足宣纸分类的要求。本研究拓展了纹理分析的应用范围,为国画的鉴别提供了一种新的科技方法,具有一定的学术意义和经济价值。