彩色夜视技术是夜视领域的关键技术之一。作为彩色夜视研究领域的前沿算法,基于自然彩色传递理论的夜视图像处理方法以其能赋予夜视图像与自然彩色图像相近的色彩,为夜视图像的彩色化技术开创了新的基点,引起许多学者的广泛研究。在进行色彩传递之前,需要找到合适的彩色图像作为源图。而最初,夜视图像彩色化对源图的选择过程是根据夜视图像的特点依靠人工选择完成的,耗时颇多且难以准确,制约了系统的自动化程度。针对此缺憾,本论文对自然彩色夜视系统图像库检索关键技术进行研究与实现,重点研究了基于图像底层特征的图像检索技术,提出了一种结合灰度梯度共生矩阵和Gabor滤波器的源图选择算法,设计并实现了基于自然彩色夜视技术的图像检索系统。本文的研究目标是实现彩色源图的自动选择,为该技术的系统全自动化实现技术上的重要突破。主要研究工作包括:1.综述了基于内容的图像检索技术及其国内外研究现状,论述了自然彩色夜视系统图像库的关键技术,包括图像特征提取技术、相似性度量技术、图像数据库技术以及相关反馈技术。2.研究了基于内容的图像检索技术中最适于描述夜视图像特征的纹理特征的相关理论及几种常用的纹理分析方法。提出了一种结合灰度梯度共生矩阵和Gabor滤波器的夜视图像特征提取算法。该算法利用灰度梯度共生矩阵能包含更多的图像纹理基元及其排列信息的特性,替代了传统常用的灰度共生矩阵,并结合Gabor小波变换在数字图像中局部区域的频率和方向信息的优异性能,取得了更好的自然彩色源图检索效果。3.设计并实现了一个由Visual C++开发的基于自然彩色夜视技术的图像检索系统。利用SQL Server 2000作为后台数据库开发工具,并采用VC++调用MATLAB的联合编程,融入本文提出的源图选择算法,最终实现了一个拥有友好人机交互界面的基于自然彩色夜视技术的图像检索系统。通过实验并利用平均查准率对系统做出了性能评价,验证了本系统良好的稳定性和图像查准率。