木材表面纹理具有复杂的细微结构，用普通几何学手段对其进行定量分析和描述非常困难。仅靠人工直观感性地评价木材表面的纹理特征，其结果将失去客观性和实用性。因此，对木材表面纹理进行研究具有重要的意义。本文的研究属于黑龙江省自然科学基金项目(C2004-03)的一个技术单元。本文通过采集大量的木材表面纹理图像，并经过了预处理。从分形和小波理论入手，根据各小波基的性质和重构误差确定了小波基和小波分解层数；而后分别研究了单分辨率下木材表面纹理分形维数和多分辨率下木材表面纹理分形维数；研究表明，基于小波多分辨率下的木材表面纹理特征，比单分辨率下的木材表面纹理特征能更好地区分各种不同的木材纹理。对木材表面纹理图像进行2级小波分解重构，求取了10种共1000个木材样本的多分辨率分形维。以最近邻分类器的识别率为代价函数，为模拟退火法选择了多分辨率分形维参数，确定了输入给分类器的特征向量。应用最近邻和K-近邻分类器，分别对木材表面纹理进行分类，研究了噪声对木材纹理的多分辨率分形维参数及分类结果的影响。实验结果表明，正常情况在最优参数组合下K-近邻和最近邻分类器识别率达到了很高的精度，但是在噪声环境下两种分类器的识别率明显下降，而在中值滤波后，两种分类器的识别率又有所提高。