基于内容的图像检索(CBIR)是目前国内外发展很快的一个研究热点.它的研究对象是使查询者可以实现方便、快速、准确的从图像数据库中,查找特定图像的方法和技术.该项技术的应用可以使管理者可以从大量的单调的人工管理工作中解放出来,实现管理工作的无人干预.对数字图像的使用产生了大量的各式各样的图像数据库.对图像数据库的查询和管理成了一个迫在眉睫的研究课题.图像数据库检索研究的目的就是实现自动地、智能地检索、查询和管理图像.该文实现了一个实用基于颜色、纹理特征的图像检索系统.在CBIR系统中,特征的提取和匹配算法是决定图像检索结果好坏的关键.基于这方面的考虑,提取图像的颜色特征有:在HSV颜色模型空间中进行颜色直方图统计得到一个72bit一维矢量;将图像在纵横方向进行平均分割,以各个分割快中像素的色彩平均值和分割块在图像中的位置作为图像的像素坐标空间特征;在HSL颜色模型空间,通过适当的聚类分析算法提取出能够代表图像颜色特征的代表色集.在提取纹理特征时,为了减少计算量,首先对原图像进行压缩和灰度化.在此基础上,利用图像的灰度共生矩阵,统计出反应纹理一致性、纹理对比、纹理的熵和纹理相关性的数量值.并给出了响应的匹配算法.通过大量实验和检索结果进行评价表明:该系统是可用的.