箱包企业需要经常性和大批量进行原材料的采购,而众多的布料供应商店经常需要从大量的布料色卡中寻找满足客户需要的各类布料。采用人工方式来比对需要采购的布料色卡存在费时、劳动强度大和容易出差错等问题,容易造成企业实际需要的原材料与购进的原材料不吻合,而不能正常进行生产,严重地影响企业的生产效率和经济效益。同时,也给布料供应商店带来很多不便。因此,企业采购人员和布料供应商店迫切需要一套方便和有效检索布料色卡图像的计算机应用系统。本文在基于内容的图像检索技术(CBIR)和粒计算方法进行布料图像检索系统的研发。为满足快速和尽可能准确比对布料色卡图像的需要,本文在详细研究分析了布料图像中的颜色特征,并在颜色直方图的基础上提出了基于HSV颜色空间的主色权重直方图方法,以及对颜色的量化公式进行了改进：详细研究分析了K.Laws的纹理能量测度的方法提取布料色卡图像的纹理特征,并通过实验选取最适合的阈值。为解决采用传统的相似度度量在进行布料色卡图像检索时造成比对不灵活且失配率较高的问题,本文提出了基于粒计算方法的布料色卡图像检索模型和相应的方法。通过对领域知识以及对所获取的颜色特征和纹理特征的粒化操作,构建相关的相容粒度空间实现不同层次或级别的布料色卡图像的检索。在真实数据集和公用数据集上实验与比较表明该方法可以通过对粒度大小的控制来灵活、有效和快速地调整分类结果和准确度。为了评价所提出的特征选择方法和检索方法的有效性,本文基于标准的评价准则以及本文提出的查询稳定性与排序稳定性两项指标在公用数据集和真实的布料色卡数据集(Brodaz纹理集合、布料测试图像集合等)上进行了详细测试与比较。实验和比较测试结果表明所提出的基于主色权重直方图的颜色特征提取方法以及纹理能量测度的纹理特征提取方法具有较好的实验效果,所提出的基于多粒度的布料色卡图像比对方法具有更好的分类和图像检索的效果。基于上述所提出的布料色卡特征获取方法和检索方法,本文采用.Java Swing技术成功开发了一套布料色卡图像识别系统。该系统遵循软件工程理论和方法,采用MVC技术对软件架构进行建设。在图像获取技术方面,本文提出了系统直接进行扫描仪参数的设置而不用经过扫描仪程序进行第三方设置的图像扫描获取方法。所开发的系统具有界面美观大方,操作简便,功能齐全和易于理解,方便的布料色卡的比对操作,以及具有数据库管理功能等。该系统初步应用已经得到用户的好评。