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提出了一种图像熵和特征块匹配相结合的图像检索方法。为了提高图像的检索精度和效率,首先用计算图像熵并与设定的阈值比较实现对图像库的预分类;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,用以特征点为中心的特征块的前三阶颜色矩来描述特征块的特征;进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离并进行仿真。仿真结果表明,算法中所使用的特征块更全面、更精确地描述了图像的视觉信息,实现相似度计算的方法简单和高效,证明分级检索方法在保证图像检索效率的前提下,极大地缩短了检索时间。