图像纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较热门的研究领域,在图像处理、图像检索、计算机视觉、模式识别及计算机图形学等众多领域中都发挥着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究成果大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究包括三维表面纹理在不同光照条件和视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理图像的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行了分析和评价。本论文首先对纹理特别是三维纹理进行了简要的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文利用自适应提升小波进行特征提取,然后在借鉴一些二维表面纹理方向性检测的度量算法基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。参考现有的各种纹理分类方法,又提出了基于自适应提升小波变换的三维表面纹理分类算法,通过对测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验取得了比较理想的效果,并对今后的研究工作提供了新的思路与方法。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用自适应提升小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。并且利用提升小波良好的重构性,将其应用到三维表面纹理的编辑中,产生出与原来纹理特征不同的新图像。最后,本文总结了利用自适应提升小波变换进行三维表面纹理的方向性研究工作,概括了本论文的创新点、不足之处以及对将来研究工作的展望。