随着现代网络技术的发展，图像检索技术也成为当下的研究热点之一。在实际生活中，由于图像数据库的海量增长以及人类视觉系统对图像的感知偏差，同时用户对图像检索技术的性能也有着越来越高的要求等原因，因此图像检索技术的研究也受到越来越多的关注。在本文中，我们对基于颜色和纹理特征的图像检索技术进行了分析和研究。特别是研究了基于颜色特征、纹理特征和两种特征融合的图像检索算法，并对这些算法进行了改进。本文主要的研究工作如下：
　　（1）基于颜色特征的彩色图像检索。研究了基于RGB颜色空间和HSV颜色空间的图像检索算法，在此基础上，提出了一种新的基于颜色特征的图像检索算法。首先，在RGB颜色空间和HSV颜色空间中提取图像的颜色特征；然后，在其内部进行归一化处理；最后，将欧氏距离用作图像相似度测量，并在此基础上进行图像检索。仿真结果表明，新算法提取的颜色特征在各占50%的权重情况下，算法的查全率和查准率均有了一定的提升。
　　（2）基于纹理特征的灰度图像检索。研究了图像的全局纹理信息和局部纹理信息，在此基础上，提出了一种新的基于纹理特征的图像检索算法。首先，对图像做中心对称局部二值模式变换提取图像的直方图特征；然后，计算图像灰度共生矩阵的均值和方差；最后，将欧氏距离用作图像相似度测量，进而进行图像的检索。仿真结果表明，新算法的查全率和查准率均有了一定的提升。
　　（3）基于颜色特征和纹理特征的图像检索。综合考虑图像的颜色信息和纹理信息，在此基础上，提出了一种新的基于颜色特征和纹理特征的图像检索算法。首先，融合两种颜色空间来提取图像的颜色特征；然后，利用基于中心对称局部二值模式-灰度共生矩阵算法提取图像的纹理特征；最后，构建基于颜色特征和纹理特征的图像检索系统。仿真结果表明，当颜色特征和纹理特征的权重分别占60%和40%时，新算法的检索性能较好。