随着数字影像技术的快速发展,数字图像成为重要数据资源。快速从海量数字图像中获取感兴趣信息成为国内外学者研究热点之一。数字图像检索技术包括基于文本的图像检索和基于内容的图像检索技术,将二者相结合应用于古建筑图像检索,对用户快速获取古建筑历史背景介绍信息有重要意义。本文主要研究工作包括:在对图像颜色、形状和纹理特征相关理论和特征提取相关技术深入研究基础上,应用基于分块全局颜色直方图,基于形状特征参数和基于纹理基元空间分布的图像检索技术,对图像分别进行颜色、形状和纹理特征提取;对各特征相似性度量方法进行研究比较,依据中国古建筑图像特点,分别应用二次式距离、Manhattan距离和Euclidean距离分别对颜色、形状和纹理特征进行相似性度量;通过对100张古建筑图像进行多特征融合权系数配比遍历实验,得到了多特征融合最佳权系数,建立了融合多特征的相似性度量方法;从网络和实地采集了 1000张全国各地古建筑图像,并依据TEST测试图像标准进行预处理,建立了小型古建筑图像数据集,同时建立了对应古建筑历史背景信息介绍文本数据集;最后,应用MATLAB设计并实现了古建筑图像检索系统,并对古建筑图像进行图像检索实验,统计分析图像检索结果的查全率和查准率,绘制PVR曲线,实验结果表明本文所采用的融合多特征的图像检索方法具有较好的检索效果。本文通过阅读大量相关文献,对图像检索相关技术有了较好的掌握。在此基础上,对纹理特征提取方法进行了优化,提出了多特征加权融合的相似性度量方法,并应用于古建筑图像检索。在MATLAB上进行了系统实现和检索实验,实验结果表明,本文图像检索方法具有一定的有效性和稳定性,取得了一定的研究成果。