本发明涉及一种基于纹理分类的下视红外图像中云层区域检测方法。本发明将下视红外图像中云层区域的检测问题作为一个云层区域与下垫面地物区域之间的一个纹理分类问题，首先，采用中值滤波及对比度增强算法对输入图像进行预处理，消除噪声干扰，改善图像对比度；其次进行图像特征提取，为适应云层形状的复杂多变，提高判别的准确性，本发明对输入图像进行自适应子图划分，对每一子图单独处理，提取图像的灰度共生矩阵相关特征及旋转不变的均匀局部二值模式；最后依据所提取的图像特征，采用预训练的支持向量机对图像子图类型进行判别，检测出图像中云层区域。