元胞自动机变换为我们提供了一个将已知现象和元胞自动机演化联系起来的直接方法。它将物理网格空间上的每个点通过元胞自动机变换基映射到元胞自动机空间上，通过元胞自动机空间上的变换系数揭示出物理空间中很难观察到的性质。元胞自动机变换最大的优势是能产生大量的不同性质的基函数，这些基函数可以适应已知问题的各种特性，为图像压缩、数据加密、求解积分方程等方面的应用提供一个良好的平台。 本文先对元胞自动机变换的发展情况和元胞自动机变换的基本方法作了简要的介绍，在此基础上把元胞自动机变换应用到图像处理中。首先，应用元胞自动机变换来对图像进行分类。通过选择适当的正交基，利用元胞自动机变换系数所反应的能量值，来描述整幅图像的本质属性，从而达到按照物理属性对图像进行分类的目的。其次，我们将元胞自动机变换在噪声类型识别方面进行了尝试，通过选择适当的正交基，利用元胞自动机变换系数高频子带的能量分布特点，对任意图像中最常出现的两类噪声——高斯噪声和椒盐噪声——进行了识别。 另外，我们还将元胞自动机变换和目前常用于正交变换编码中的小波变换、离散余弦变换、沃尔什—哈达玛变换从能量集中率角度对变换的性能进行了比较，并用这几种变换方法分别对图像进行压缩。在相同的压缩比下，比较了压缩后图像的均方误差。