图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新技术。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容。其目的在于研制自动处理某些信息的系统,以代替人工去完成图像分类和辨识的任务。图像识别研究的领域十分广泛,如：从交通监控系统中识别车牌；从机械加工中识别零件；从医学图像中识别发病细胞；从遥感图像中识别森林,湖泊和特定设施；在邮政系统中自动分拣信函；以及指纹、人脸和签字识别等。传统的图像识别从获取、预处理、分割到最终的识别只是主观的选择算法,本文通过利用可拓学理论,从思想方法上对传统的图像识别技术进行改进,通过对可拓策略生成系统的研究,寻求用可拓学理论结合图像处理技术来对图像进行识别。本文首先分析了可拓学的相关理论以及图像识别各层次的相关算法,在知识表示的基础上,利用基元,建立图像识别系统各层次的可拓模型,并结合基元的可拓性进行发散分析,实现对信息、知识的形式化描述。然后,结合SQL Server数据库技术,在已建立的可拓模型中,建立相关的知识库,处理与已有知识相关的问题。利用可拓推理规则对知识进行推断,生成新的知识。结合遗传算法优化路径,生成解决此问题的方案,并对方案进行优度评价,从而生成系统的最优策略。最后,在上述理论及算法基础上,利用Visual Studio2008平台,针对图像识别,开发设计出一套集系统管理、图像获取、方案生成、系统评价于一体的人机友好的可拓策略生成系统。本文的研究成果将进一步验证可拓学与人工智能相结合的可行性,从而可以开发出更多、更好的智能软件,并且进一步拓宽了可拓策略生成系统技术的研究领域。