人类从环境中获取信息的主要手段是视觉,而图像则是人类获取视觉信息的主要途径,尤其在难以精确建模的复杂工业过程中,有经验的技术人员往往以图像为依据进行生产过程控制和故障诊断等。图像信息往往是做出决策所需要的重要依据,如何利用图像信息进行自动决策,即基于图像信息的决策方法,是本文研究解决的问题,也是来源于工程项目实践的需求。本文综述了图像信息处理与识别技术和决策方法的发展概况,‘尤其是可利用图像进行决策的领域的发展。将案例推理应用到决策当中去,给出了基于案例的决策方法,并分析了决策案例的表示方法、检索方法、修正方法、学习归纳和案例库的维护方法。将图像信息引入案例推理技术当中,以图像案例的表示和检索作为研究重点,利用历史图像信息高效准确的检索到所需要的图像信息,通过计算机自动地筛选,判别,来做出决策。提出了基于图像信息的案例表示方法,研究了如何提取图像特征信息来描述图像,研究分析了图像的颜色、纹理、形状特征的提取方法,将这三种特征作为案例的属性描述,构造了图像案例表示模型。结合基于内容的图像检索技术,研究了相似性的度量方法,分析了不同度量方法的适用条件,研究基于图像信息的案例检索方法,分别给出了基于颜色、纹理、形状的图像信息特征的检索方法,并利用Matlab2013软件进行仿真,验证了利用图像信息来表示决策案例的可行性和检索方法的有效性。本文研究了基于案例推理的图像信息决策方法,为利用图像信息进行自动决策开拓了一种有效思路。