随着科学技术的发展，多传感器信息融合技术作为一门新兴交叉学科在近年来得到了广泛关注和飞速发展。多传感器信息融合技术，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。多传感器信息融合技术从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化。它也为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。　　 目标识别是信息融合技术的一个重要的应用和组成部分。本文以类圆形水果图像作为识别的目标，以D-S证据理论作为主要方法，对信息融合技术在目标识别方面的应用进行研究，实现了水果图像的分类识别。水果图像的分类识别不仅能大大减轻人工的劳动强度，而且还缩短了分类时间从而提高了生产效率。同时，其在图像处理和图像分析的各个方面，如：目标的监测及统计测量等方面也有重要的实际意义。国内外对基于D-S证据理论的信息融合技术和图像识别虽然都已有了一些研究成果，但是把基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术用于水果图像识别的研究却很少。　　 本论文研究的目的在于采用基于D-S证据理论的多传感器信息融合手段，对提取的来自多个传感器的信息进行融合，从而提高水果图像分类识别的概率，为图像识别技术的智能化发展提供研究基础。主要内容如下：　　 首先，采用CCD摄相机对水果实物进行图像采集。为了克服单一传感器采集的信息不精确、不完全的缺点，更好的进行信息融合，故实验所用的图像需要针对同一水果实物从不同角度进行拍摄，进而才能更有效地提取多层面的信息，利于信息的融合。　　 其次，对采集到的水果图像进行分割及定位。水果图像的定位与分割是整个识别过程的基础，也是非常关键的部分。采用基于彩色坐标系的定位方法对采集图像进行定位，去除背景，找到水果所在的区域，并分离出单个的水果。如果水果之间有粘连，则在定位之前还需将其进行分割处理。　　 最后对分割后的图像进行分类。其中包括对水果图像特征的提取与分类，结果解释的处理过程。在识别过程中，采用D-S证据理论对所提取的信息进行融合，降低了不确定性，提高了识别率，提出了一种确定基本置信指派(基本概率赋值)的方法，解决实际应用中难以确定基本置信指派的问题。