各种不同种类的木材在人们生活中的使用日益加大,但其种类众多,分析识别存在一定难度,因此在不破坏产品本身的前提下如何利用辅助设备来分析木材,达到准确识别木材这一目标,就成为目前木材研究领域所要解决的重要问题之一。木材纹理图像的分形维数可以代表木材很多的纹理特征,是具有重要的木材纹理信息的,它是木材的一项重要数字特征参数。本文主要研究的是木材纹理细胞图像,通过拍摄得到木材端面纹理细胞图像,利用计算机图像处理技术,提取较为完整的木材细胞图像的纹理分形特征值。为了提取木材纹理特征,提出采用差分盒子方法计算木材纹理细胞图像的分形维数值。经过对分形特征参数的理论分析及实验,其结果表明：该方法能够提取木材纹理特征,并且能在一定程度上克服图像比例大小对于特征提取所造成的影响,是木材纹理特征参数提取的一项重要方法。为了进一步全面表征木材纹理,文章提出了优于传统算法的分形处理方法。可以表述为将纹理细胞图像划分为若干区域,分别进行分形处理,这样的分析方法克服了传统方法只针对整幅图像,不能够更好的反映木材自身不同区域的纹理特性等缺陷,打破了原有算法存在的局限性,从而更加的有利于对木材树种的研究。本文从微观领域对木材的纹理特征进行了定量化研究,将其作为木材树种判别分析过程中的一项重要数字特征参数,为木材树种的识别提供了大量数据依据,同时为木材判别分析提供了一种切实可行的方法。