图像纹理在计算机视觉、模式识别、图像分析等领域的研究广泛而又深入,但将纹理建模、纹理模式的分析等研究与相关应用相结合的研究却较少。本论文通过将纹理建模仿真、红外场景、特征提取、人脸识别等多领域研究结合起来,开展多领域的交叉研究。内容涉及基于纹理建模的红外背景仿真、利用真实红外数据的高保真红外场景仿真、基于纹理表观分析的人脸图像谱段特征提取,以及结合谱段特征与纹理特征的人脸识别等。在本文的第一章,通过介绍图像纹理的研究现状,发现图像纹理在场景构成中具有重要作用,而且还能反映图像的谱段信息。从这两点出发,提出结合纹理建模、红外仿真、特征提取,以及人脸识别的研究思路。随后,我们介绍了红外仿真与人脸识别的国内外研究概况。目前的红外背景仿真研究缺乏仿真模型的指导,针对这一问题,本文第二章通过分析红外纹理形成原理,提出红外纹理实际上表达了材质表面红外辐射能量的二维分布规律,并提出利用FRAME模型从样本中学习得到,进而结合计算机视觉领域的真实视觉世界模型以表达红外场景。在此基础上,我们提出一种基于FRAME模型的、基于贝叶斯框架的红外背景仿真方法。红外应用系统常需要高保真的多时相红外图像用于算法验证,本文第三章在基于FRAME理论的红外场景数学模型的指导下,我们将之划分为材质仿真与纹理仿真,充分利用已有的真实红外数据,利用VEGA软件以及数据拟合等方法对真实红外数据进行多时相仿真,然后将相应时相的红外纹理与材质区域结合起来以得到红外背景,在嵌入相应时相的仿真目标后,实现高保真的、多时相的红外场景仿真。不同谱段图像的纹理表观有较大区别,本文第四章在心理物理学研究的启发下,通过分析不同谱段人脸图像的纹理模式,首次提出人脸图像存在谱段特征的观点。进而发现不同谱段的人脸图像中检测到的局部感兴趣点的分布构型显著不同,提出可利用人脸图像感兴趣点的构型分布表达人脸的谱段特征,最后形式化这一问题,利用Parzen窗方法学习表观特征的分布模式以得到人脸图像的谱段特征。人脸图像的谱段特征反映了成像谱段的本质特性,其不能单独用于特征表达,需将之嵌入表观特征后以增强其表达能力,基于此考虑,提出一种结合人脸谱段特征与LBP纹理特征的人脸识别方法,该方法通过将人脸图像的谱段信息概率分布函数在人脸的子区域积分,得到人脸子区域的权重值,以一种自然的产生式的方法得到带权重的LBP纹理特征人脸表达。在本文的最后,作者对本文的研究工作进行了总结,并提出进一步研究的一些关键技术问题及本课题的研究方向。