1.背景与意义：
在当今的信息爆炸的时代，随着现代电子技术、计算机技术、网络通信技术和多媒体技术的迅猛发展，大量的数字媒介被用来记录信息，数字图像是一种记录信息的重要方式。在各行各业，各种内容的数字图像库不断出现。有效的建立、管理和充分利用图像信息库资源，一直是国内外科技工作者关注的问题。现存的图片搜索引擎技术五花八门，通过文本的分析对比研究，可以得出各个图片搜索引擎的优劣利弊，这对我们更好的搜集和利用网络资源有重要的意义。
2.文献综述：
目前图片检索的热点是基于内容的图像检索，就现在计算机和人工智能的发展水平来说，图片检索完全是一种基于相似性的检索和查找，检索进行的查询层次基本可分为3种：
（1）基于文本的检索（TBIR）：基于外部信息或人工描述的关键词进行自由检索。外部信息包括图像的目录、路径、链接、文件名，以及图像周围的文本信息，或者一些描述图片主题的信息，符合人们的检索习惯。
（2）按分类目录：图像搜索引擎把采集到的图片采用人工的方式进行分类标引，为互联网用户提供按主题浏览的检索方式。这种检索方式适合于以浏览为目的的用户，或者检索目标不明确的用户，一般搜索引擎都会设置分类目录。
（3）基于内容的检索(CBIR)：这是一种基于图像可视属性的检索，搜索引擎根据图像的颜色、形状、纹理等特征，建立图像特征索引库，用户上传一张图片，就可以找出与之具有相近特征和元素的图像。这种基于图像固有属性的机械匹配，适合于检索目标明确的图像检索，其检索结果也比较准确。现在谷歌和百度已经推出了这种搜索服务，还有一些专业以图搜图的搜索引擎，如TinEye、Incogna等。
下面详细介绍一下基于内容的检索图片检索：
① 基于颜色的检索
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