纹理分析是计算机视觉、图像分析与处理等领域的重要技术手段，而多特征融合方法是纹理分析研究的重要方向，其性能通常高于单一特征的分析方法。现有多特征融合方法大都存在一定的局限性，主要表现在融合方法的普适性不强、融合过程易产生大量冗余数据甚至不利数据、与人类视觉特性不符导致的应用受限、计算复杂度高、缺乏不变性等方面。如何提取更符合人类视觉特性与应用需求的融合特征，使纹理分析更有效，采用何种多特征融合的技术和策略是制约其纹理描述性能及分析结果的关键所在。本书结合模式识别、信息融合、图像处理等相关理论和技术，探索多特征融合应用于纹理分析的指导思想，以设计普适、高效的多特征融合框架、融合技术和融合策略为核心研究内容，同时研究探索新的纹理特征提取方法、同源特征融合纹理分析方法、异源特征融合纹理分析方法、基于模型的多特征融合纹理分析方法，并以实际领域中的应用为依托，开展了相关研究工作。首先，研究了同源特征融合纹理分析方法。
