随着多媒体技术、数码技术以及互联网应用的快速发展,多媒体信息在各个领域得到了广泛的应用,如数字图书馆、医学图像、卫星遥感图像、公安系统等。如何从浩瀚的图像海洋中快速、准确地找出所需的图像,已成为迫切需要解决的问题。论文首先介绍了图像检索中常用的三种图像特征,即颜色特征、形状特征、和纹理特征。由于基于单一特征的图像检索只是利用了图像的部分信息,所以检索效果往往不够理想。这种矛盾随着图像数据库应用的深入而日趋突出。为提高图像检索的平均查全率和平均查准率,本文提出一种改进的特征加权融合算法。首先,提取出图像的形状特征和纹理特征,分别进行特征向量内部归一化。然后,用欧式距离、平方欧式距离及棋盘格距离三种方法分别计算并取结果的平均值作为图像之间的形状相似距离和纹理相似距离。最后,外部归一化后,再对特征向量进行加权融合,获得图像相似度的衡量依据,以此进行图像检索。实验证明基于此方法的图像检索系统,其平均查全率和平均查准率都有所提高。论文随后介绍了电缆故障的形成原因和常见的故障类型及特点,利用MATLAB软件建立电缆故障系统模型,仿真得到常见的几种电缆故障信号图像,故障处的单相断路、单相短路接地、两相短路接地、三相短路电压波形等。论文最后针对早期电缆故障在线识别问题,首次将图像纹理特征应用于电缆行波信号的故障识别。定义了基于灰度共生矩阵的参数R,给出了纹理特征参数R的提取方法,提出了基于图像处理的纹理特征参数R的电缆故障信号的识别方法。实验证明此方法正确有效地实现了几种常见故障的识别。