犯罪工具痕迹是现场勘查中最常见的一种痕迹，不容易被破坏或伪装，出现率高而且特征稳定。但是，由于犯罪工具痕迹的种类和形态都非常复杂，又没有方便使用的技术和检验工具，致使犯罪工具痕迹的利用率偏低。传统的工具痕迹检验技术都依靠人眼观察和现场勘查人员对工具痕迹的认识及检验能力和经验等。这样免不了会造成不稳定和效率低下等缺点。 基于工具痕迹人工检测的这些缺点，本文阐述了利用计算机、信息技术和图像处理等方法对工具痕迹进行定量的分析和检测。首先介绍了工具痕迹图像的采集方法和样本制作过程。本文选取了三种不同型号的钢丝钳（文中用钢丝钳A、钢丝钳B、钢丝钳C标识），对其剪切面作为研究对象，对不同条件下形成的工具痕迹制作了不同光照条件的样本集。其次介绍了当前图像纹理分析的一些方法与分类和本文所采用的纹理分析方法，以及本文选用这些方法的理由等。然后从基于灰度共生矩阵方面对工具痕迹样本作了一些具有代表性的纹理特征（如能量、熵、惯性矩、局部平稳性等）的提取与分析。基于灰度共生矩阵法的一些局限性和工具痕迹图像纹理的复杂性，本文还引入了分形理论对工具痕迹在分形维数和多重分形谱两个角度上进行了纹理特征的提取和分析。最后介绍了完成图像纹理特征提取功能的软件设计流程和开发环境，以及一些核心算法的实现过程。 实验提取的结果表明，对于这三种不同工具痕迹的纹理，其惯性矩和局部平稳性以及多重分形谱图都可以揭示其不同的纹理特性，从能量、熵和分形维数角度虽然不足以明显区分出来，但也揭示了一定的规律。因此，本文所采用的两种纹理分析方法在工具痕迹的分析和检测方面具有较大的实用性和参考价值。