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针对现有图像检索方法召回率低的问题,提出一种结合组尺度不变特征变换(SIFT)特征和多元词袋模型的图像检索方法。采用间隔采样方式抽取图像中的关键点,提取SIFT特征;依据图像的空间相关性,将各关键点及8邻接关键点的SIFT特征进行组合,构建组SIFT特征;针对组SIFT特征,在经典词袋模型的基础上,加入Dirichlet函数和组混合编码,构建多元词袋模型,提取图像特征向量;采用卡方距离度量和非对称距离计算方法快速计算特征向量之间的相似度,得到图像检索结果。仿真结果表明,该方法的召回率指标明显高于对比