纹理分析是计算机视觉和数字图像处理中的一个重要的研究课题,而如何获得纹理特征是其中的重要环节。本文主要围绕图像特征提取、BP神经网络技术和遗传算法在图像分类与检索中的应用展开,首先介绍了图像检索技术的发展概况、关键技术和研究现状,在系统讨论纹理特征提取的过程中,采用了基于纹理灰度共生矩阵作为图像特征。其次,为了提高图像检索效率,本文将基于遗传算法改进的BP神经网络引入到图像分类中,结合纹理特征进行图像分类识别,并用于图像检索中。本文的主要工作和创新如下:1.综述了基于纹理分类的图像检索技术,介绍了纹理的定义、分类、分析方法和纹理分析的应用。鉴于纹理的分析是基于纹理的图像检索技术的重点,论文分别分析总结了统计分析、结构分析、模型分析和频谱分析四类纹理分析方法。2.提出了一种新的图像分类算法,首先利用灰度共生矩阵方法提取出图像的纹理特征,然后结合遗传算法优化的BP神经网络进行网络训练和样本分类。本算法避免了无关样本图像进行图像特征匹配的过程,有效地节省了图像检索的时间开销。实验结果表明,将图像的纹理特征和改进的BP神经网络相结合,有效准确地实现了对给定图像的分类,缩小了查找图像的范围,提高了图像的查准率,并且很大程度上减少了图像检索的匹配时间。