自古以来，中国人对建筑、城市规划、艺术品形态等都讲究成双成对，并推崇对称美，自然对文玩核桃的配对要求也非常严格。一般来讲，配对核桃的三围尺寸在不超过一毫米的情况下，越相似越好，其表面的纹理特征也必须保证三面配对成功，核桃才具有收藏价值。随着计算机技术的广泛应用，较之人工鉴别文玩核桃并配对的方法，利用计算机技术完成文玩核桃的自动化配对将成为最高效且准确的方法。因此，实现文玩核桃的自动化配对具有重要的实际意义。　　传统的文玩核桃配对主要是靠人工肉眼来判断，这种配对方法主要根据肉眼识别和人工经验来主观的判断，导致在配对的准确度上有明显的偏差，且耗费人力。本文在文玩核桃的自动化配对过程当中，应用图像识别技术，提取文玩核桃的颜色特征、形状特征及纹理特征等特征参数，再结合支持向量机和贝叶斯分类等技术，设计出分类器和配对算法完成自动化配对。　　本文的主要工作如下:　　(1)图像预处理:在提取文玩核桃图像特征之前，首先需要对其进行图像预处理操作，其中本次研究主要利用加权平均法对文玩核桃图像进行灰度化处理操作，然后利用中值滤波的方式进行去噪处理，减少图像噪声点，较好的保持了目标图像的形状特征及边缘清晰度等特点。　　(2)图像分割:图像分割的目的即将文玩核桃背景图像与目标图像分离开，其分割质量的好坏将直接影响最终的特征提取及分类结果。本次研究通过多种分割方式得出，基于改进的OTSU分割算法，能够精准的将目标核桃图像从所提取的核桃背景图像中分割出来，分割过程中首先将文玩核桃图像由RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，再对其进行灰度化图像分割操作，再利用边界跟踪法提取边缘轮廓的坐标完成图像分割。改进后的算法几乎没有误分，效果理想。　　(3)图像特征提取:文玩核桃图像用于核桃自动化配对的图像特征主要包括形状特征、颜色特征和纹理特征三部分。其中图像的形状特征主要通过边界跟踪法和凸包算法获取，包含长、宽、周长、内接圆、外接圆等;纹理特征通过一种改进的灰度共生矩阵方法来获取，包含能量、熵、相关性、对比度和逆差矩等。　　(4)文玩核桃自动配对:为了保证最终的配对正确率，研究了多种文玩核桃的自动配对方法，对比得出采用基于支持向量聚类和贝叶斯分类的分步骤的配对方法的配对准确率最高，即首先对所提取的特征向量参数进行品种和形状大小的区间预分类，将训练样本集和测试样本集均分为三个品种大类，四个形状大小区间，然后建立贝叶斯分类器，对已经进行预分类的文玩核桃图像进行配对操作，计算每个类别能够完成配对的概率，得出最大的条件概率且高于训练时符合配对要求的最低概率，即可完成配对。