图像分析是图像处理的延伸，也是图像处理的重要研究方向，它更倾向于对图像内容的分析、图像解释和图像识别。进行建筑结构和外观的图像分析不仅可以提供建筑物更为细致的分类，而且可以为建筑物的评价、美学鉴赏及设计提供深层次的信息。本文介绍了常用的图像特征、特征描述及其匹配方法，并进行了各种特征的优缺点和应用领域的讨论。借鉴目前建筑物图像分类的研究现状及特征提取技术的发展，确立了以颜色特征、纹理特征和形状特征作为建筑图像分类的指标。通过图像处理和图像分析开展了特征提取，特征分析，图像分类这三方面的研究。首先，基于灰度直方图和颜色直方图的颜色特征分析、分形维数和灰度共生矩阵的纹理特征分析、以及不变矩和Hough变换直线检测的形状特征分析，应用MATLAB进行编程提取了建筑图像颜色，纹理和形状的特征参数。然后，采用统计方法分别从横向和纵向对提取的特征数据进行了比较研究，得到了建筑图像的参数特点。同时，结合建筑图像的具体内容（结构、外观）对特征参数的特点加以深层次的解释。最后，采用SVM算法及多分类器结构完成了建筑图像的分类。实验结果表明，将颜色，纹理和形状这三个特征的组合用于建筑图像分类是可行的，且分类准确率高于90%。