【摘要】金枪鱼属(Thunnus)鱼类是我国远洋渔业极为重要的渔获资源,其表型纹理信息不仅具有鱼种的特异性,而且可作为分类的科学依据。传统鱼类纹理特征分析主要是定性描述分析,而计算机视觉技术可为鱼类纹理特征提供定量分析数据。因此,本研究通过计算机视觉对3种金枪鱼图像进行预先定位基准点,通过移动基准点确定纹理特征区域并自动截取。对纹理图像进行灰度转换和灰度量化处理,量化的灰度图像进行灰度共生矩阵计算,并对灰度共生矩阵进行归一化处理。通过归一化的灰度共生矩阵计算出6个纹理指标,并分析纹理指标的距离和方向的变化趋势,通过因子分析研究金枪鱼纹理指标。研究结果表明,通过计算机视觉的纹理分析,3种金枪鱼纹理指标提取效果较好,其纹理指标在距离值为4时,变化趋势趋于稳定,而3种金枪鱼的纹理指标方向变化,其均值方向具有代表性。3种金枪鱼的因子分析,第1主成分贡献率为81.10%,表明提取的6个纹理指标意义较大且效果较好。以期为金枪鱼智能识别奠定前期基础,也为其他鱼类表型纹理研究提供借鉴和参考。