纤维增强复合材料图像中的量化信息是材料性能分析和材料设计的重要数据来源。论文以两类主要的反映材料结构的图像：纤维长度分布图像及相界面纤维图像作为研究对象，对其图像分析方法和纤维长度及取向量化信息的提取技术进行深入的研究。 论文针对纤维长度分布图像对比度低、噪声严重及亮度不均匀等问题，提出了三种不同的图像分割算法：基于模糊思想的二维最大熵阈值分割算法、基于多分辨率分析技术的邻域信息FCM图像分割算法以及基于空间信息映射的局部Otsu阈值分割算法。 基于模糊思想的二维最大熵阈值分割算法综合考虑图像全局阈值与局部阈值，应用模糊数学的思想确定各像素点分割阈值，特别适合对比度低的图像，算法的纤维检出率指标最高，但算法的纤维分割有效率较差，对噪声的抑制能力不强。基于多分辨率分析技术的邻域信息FCM图像分割算法引入图像多分辨率分析技术，并将像素点邻域信息用于改进传统FCM的聚类公式，算法具有较强的抑制噪声的能力，算法的纤维分割有效率最高，但是算法的纤维检出率指标偏低。基于空间信息映射的局部Otsu阈值分割算法在将图像划分为互相重叠的子图像的基础上，提出一种空间信息映射的方法，判断子图像是否存在纤维，对存在纤维的子图像进行改进的Otsu阈值分割算法进行分割。该算法的的纤维检出率指标以及纤维分割有效性指标均较高，在三种算法中适应能力最强。 论文对分割后图像中的纤维目标和噪声目标特征参数进行分析，提出了针对纤维识别问题的一种修正规则置信度的改进模糊分类系统的建模方法。通过实验验证了该分类系统建模方法所获得的分类结果更准确，纤维识别正确率更高。论文提出了基于边界链码信息检测的单根纤维、两根交叉纤维以及复杂交叉纤维的具体计算方法和步骤，实验获得了与手工计算基本一致的纤维长度量化信息。 针对相界面纤维图像中纤维的三种类型：平行相界面型纤维、空洞型纤维以及半突出型纤维，论文提出了不同的纤维边缘检测技术和纤维取向信息的提取方法。对平行相界面型纤维，在采用Canny算子进行边缘检测后，提出了一种基于链码信息的有效纤维边界提取方法和纤维方位角的计算方法。对空洞型和半突出型纤维，提出了一种基于多分辨率分析技术的分级主动轮廓跟踪算法以获得更准确的纤维边界，研究不完整的纤维边界的修复方法并完成纤维取向信息的方位角与偏向角的计算。实验验证了计算结果的准确性，说明利用本文方法能获取正确的纤维取向量化信息。 论文的研究工作为纤维增强复合材料的图像分析和量化信息提取技术提供了实用的方法和手段，为复合材料的设计与研究提供客观的数据支持。