针对目前的基于特征的图像检索中没有有效地结合图像中对象空间信息的问题，提 出了一种新的融合了颜色、空间和纹理特征的图像特征提取及匹配方法。为了减少时间 间复杂度，首先通过基于普通颜色直方图的检索得到初始图像集合，然后根据提出的结合空间、纹理特征加权度量对初始图像集合再进行检索，从而得到最后更符合要求的相似图象

基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，简称CBIR）技术被提出。这一技术的出现提高了图像检索的准确性，它通过提取图像本身的内在客观特征如颜色、纹理、形状、布局等关系，并比较这些视觉特征间的相似性，自动搜索出符合用户要求的图像。-Content-based image retrieval (Content-based Image Retrieval, referred to as CBIR) techniques have been proposed. T

图像检索中的纹理特征；基于共生矩阵纹理特征提取，根据输入图像数据进行计算并返回八维纹理特征行向量-Texture feature in image retri texture feature extraction based on co-occurrence matrix, and then calculate and return eight dimensional texture feature row vector according to the input image data.

在MATLAB中求图像纹理特征，主要是基于mtlab的程序，使用混沌与分形分析的例程。- In the MATLAB image texture feature, Mainly based on the mtlab procedures, Use Chaos and fractal analysis routines.