Аннотация: Компьютерный анализ изображения представляет собой автоматическую обработку изображения, в процессе которой происходит определение и классификация расположенных на изображении объектов. Одним из важнейших этапов данного анализа является сегментация изображения, посредством которой на основе множества характеристик (цвет, текстура, яркость и т.д.) выполняется разбиение исходного изображения на множество непересекающихся областей. Важность этапа заключается в значительном влиянии сегментации на конечный результат анализа. Объектом исследования является метод текстурной сегментации изображения на основе построения и использования матриц яркостной зависимости. Предметом исследования является влияние текстурных признаков на качество сегментации изображения. Особое внимание уделяется вычислению значений текстурных признаков и критериев оценки сегментации. Методология исследования основана на анализе текстурной сегментации изображений с помощью эмпирических критериев оценки и эталонной сегментации. Основным выводом проведённого исследования является заключение о выборе набора текстурных признаков, которые показали лучшие результаты сегментации. Данный вывод сделан на основе анализа значений выбранных критериев оценки качества сегментации. Текстурная сегментация изображений и вычисление критериев оценки выполнялось на основе разработанной программы на языке программирования C++. Новизна исследования заключается в анализе текстурных признаков относительно качества сегментации изображений, выполненной на их основе.