人类的主要视觉感知来自物体的颜色、纹理和形状。纹理是物体表面的一种基本的属性也是物体最重要的特征之一，可以用它来描述和区分物体。纹理分析是人类区分目标的重要感知功能之一。机器视觉中纹理研究的主要目的是理解、建模、处理图像中的纹理模式，最终用计算机技术模拟人类视觉对纹理的学习和认知过程。蚁群算法是一种新型的仿生算法，算法最初被用来解决旅行商问题(TSP)，后来随着计算机科学的发展，被逐步用于其他动态优化领域。该算法具有正反馈性、分布式计算、鲁棒性等特点，并且结构简单、易于实现、易于与其他算法结合实现。由于蚁群算法有着强大的聚类能力，善于处理离散的数字纹理图像。本课题尝试将蚁群算法引入纹理图像处理，包括图像分割、图像匹配识别。本文的主要工作包括以下四个方面：（1）蚁群算法（ACO）的产生、发展以及基本原理，蚁群算法的行为模型与收敛性，蚁群优化算法及其仿真研究。（2）设计了基于蚁群算法的图像纹理分割方法。算法主要是通过统计区域纹理的特征信息，如计算灰度信息（或色彩信息）、领域空间位置信息的相似度，计算领区域之间的转移概率，利用该转移概率合并小区域。实验结果证明了该算法是行之有效的，该方法能根据图像的纹理模式快速准确的进行图像分割。（3）在四叉树初始分割的基础上，从图像纹理特征、领域空间距离、概率选择函数这三个方面对传统的蚁群聚类算法进行了改进，提出了新的蚁群聚类算法---基于四叉树的蚁群算法（QTACA），并在相同的实验环境下对多幅纹理图像进行仿真实验研究，结果验证了本文改进的算法速度明显更快，分割效果也更好。（4）利用颜色和熵的蚁群聚类算法对图像进行匹配，提取待配准图像的颜色指和熵信息，据此计算每只蚂蚁留在各个路径上的信息素，取信息素之和的最大值为最佳匹配。通过图像的颜色特征和熵值特征，在数据库中寻找与之相匹配的图像