国画作为一种独特的艺术创作形式，是我国传统艺术与文化的重要组成部分，正逐步进入国际上的艺术收藏市场。但大量的赝品使得国画的国际化步伐大为减慢。传统的国画真伪鉴别方式主要依赖专家对国画风格、运笔等方面的感性判断，最大的缺点是主观因素影响太多，缺少客观的、可量化的鉴别指标。基于图像识别技术的计算机辅助国画真伪鉴别，可以给专家提供一致的、客观的、定量的判别指标，有助于提高国画鉴别的可信性与科学性。本文围绕着计算机辅助的国画鉴别这个问题，给出了相应的实现策略。本文的工作主要集中在以下三个方面： 第一，提出了一种基于统计Gabor小波特征和颜色直方图的国画分类算法。该方法利用Gabor小波系数构建书画的统计局部纹理特征，同时用颜色直方图表征书画的全局色彩特征，在此基础上构建一个特殊的特征空间，采用投票进行国画分类，并通过一种样本选择策略提高分类的准确率。 第二，提出了一种基于MRF的国画绘画内容的真伪鉴别算法。该方法为国画中的对象建立一个三层的鉴别模型，然后使用置信传播算法推导各个对象的真伪状态或概率，为国画真伪鉴别的定量分析提供了一定的依据。我们以沈周的数字化书画作品作为主要实验数据，初步实验已取得了较好的鉴别率。 第三，给出了一个比较实用的计算机辅助真伪鉴别系统。鉴于国画的真伪鉴别需要大量的领域知识和经验，该系统利用图像识别技术实现鉴别对象的分类和检索，辅助鉴定专家进行人工鉴定。