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互联网蓬勃发展，社交应用如微博、贴吧以及云端计算等提供的一系列功能，让每天上传到互联网的数字化媒体信息汇聚成一个数据海洋。人们在网上需要检索的信息越来越多，查询方式也越加多样。然而这些海量数据通常都是通过文字描述来检索，对图像的检索也是如此。图像检索从最开始是基于文本检索，然而随着大量图片的出现，体现出这一检索方式的缺陷。如图像的描述是人工且存在主观性，将造成检索查询的大量工作量，且效率低下。从而出现了基于内容的图像检索方式。
目前图像检索方法大多都是基于内容，即根据图像所包含的颜色、纹理、形状等特征进行检索，也是迄今非常有效的检索方式。人们对于一张图像最直观的第一印象就是颜色特征，而且某些颜色特征天生具有一定鲁棒性，加上对图像的特征描述简单有效，使之成为广泛的图像检索途径。
本文提出一种综合颜色特征方法，采用了HSV （Hue色调，Saturation饱和度，Value亮度）量化每个分级颜色矩并归一化与该分级颜色的频数计算，将颜色矩和直方图结合。在此还提出一种图像分类方式，利用颜色熵和能量对图像在颜色分布上大体分类进一步扩大差距，最后通过加权图像分块计算两张图像的相似性距离．并以此实现相似图像的检索精度。利用本文提出的颜色矩和图像分类等方法取得很好的实验效果。
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