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互聯網蓬勃發展，社交應用如微博、貼吧以及云端計算等提供的一系列功能，讓每天上傳到互聯網的數字化媒體信息匯聚成一個數據海洋。人們在網上需要檢索的信息越來越多，查詢方式也越加多樣。然而這些海量數據通常都是通過文字描述來檢索，對圖像的檢索也是如此。圖像檢索從最開始是基于文本檢索，然而隨著大量圖片的出現，體現出這一檢索方式的缺陷。如圖像的描述是人工且存在主觀性，將造成檢索查詢的大量工作量，且效率低下。從而出現了基于內容的圖像檢索方式。
目前圖像檢索方法大多都是基于內容，即根據圖像所包含的顏色、紋理、形狀等特征進行檢索，也是迄今非常有效的檢索方式。人們對于一張圖像最直觀的第一印象就是顏色特征，而且某些顏色特征天生具有一定魯棒性，加上對圖像的特征描述簡單有效，使之成為廣泛的圖像檢索途徑。
本文提出一種綜合顏色特征方法，采用了HSV （Hue色調，Saturation飽和度，Value亮度）量化每個分級顏色矩并歸一化與該分級顏色的頻數計算，將顏色矩和直方圖結合。在此還提出一種圖像分類方式，利用顏色熵和能量對圖像在顏色分布上大體分類進一步擴大差距，最后通過加權圖像分塊計算兩張圖像的相似性距離．并以此實現相似圖像的檢索精度。利用本文提出的顏色矩和圖像分類等方法取得很好的實驗效果。
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