图像识别，是图像处理中的高级阶段，近年来在各个领域有着广泛的应用。图像识别有两个关键的技术：图像分割和模式识别。 本文对图像识别作了做了较为全面深入的研究。首先，本文提出一种引入ISODATA动态聚类的医学图像中值滤波算法，此算法既消除了脉冲噪声带来的干扰，又保持了图像的边缘细节。 其次，本文对医学图像的边缘检测和图像分割做了深入的研究，提出了引入C均值算法的图像多级阈值分割和图像模糊聚类分割方法。 此外，本文比较了模糊理论识别、人工神经网络识别方法的优劣，并且提出了它们的改进算法以及混和算法。另外，本文在图像几何目标识别中引入了一种遗传算法，此算法与传统的Hough变换相比，大大降低了目标识别的时间开销和存储空间的开销。 最后，本文使用C++ Builder编制了一个DNA微阵列图像目标识别的软件系统，此系统也同样适用于许多其它的图像处理和识别应用领域。