针对彩色图像信息量大，分割效果自适应性差的问题，对图像语义区域的分割精度进行控制，提取图像的纹理特征值，再通过改进后的概率神经网络模型对测试样本做分类测试，达到提高图像语义提取和分类准确性的目的。实验表明，改进后的概率神经网络对彩色图像语义区域分类的正确性由原先的70%提高到90%，具有较好的分类效果。