В работе обсуждается распознавание текстур на цифровых изображениях методами вычислительной топологии. Основная идея заключается в использовании логики признаков, основанной на топологической фильтрации. Упорядоченные по фотометрической мере – уровню серого – пиксели изображения сканируются по высоте. Каждый локальный минимум порождает компоненту связности. Она исчезает, если в ее локальной окрестности появляется близкий по величине максимум. При увеличении уровня кластеры, порожденные первичными компонентами, сливаются. Процесс заканчивается, когда получается один глобальный кластер. Число компонент связности измеряется топологическим инвариантом – числом Бетти-нуль. Продолжительность жизни компоненты, или ее персистентность, измеряется разностью двух уровней. Первый маркирует ее появление, второй – слияние с соседним кластером. Слияние отдельных компонент сопровождается появлением «дыр» внутри комплекса кластеров. Их количество измеряется числом Бетти-1, а персистентность – разностью уровней исчезновен