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1、基於紋理特徵提取的方法有：傳統數學模型的共生矩陣法，K-L變換，紋理譜分析等方法和基於視覺模型的多分辯率分析，cabor濾波器和小波分析等。
2、基於顏色特徵提取的方法主要有：用加權歐幾米德距離測度（顏色分佈的匹配）、顏色直方圖的交叉法和距離比較。
一般直方圖法：對量化參數敏感，加大量化間隔檢索結果有所改善。
累加直方圖法：優於一般直方圖法，該法對量化參數的變化不敏感，魯棒性強，比較有前途。
中心矩法：通過調整HSV的加權系統可以取得與累加直方圖相近的實驗效果，但加僅係數的確定還無章可循，比較困難，對複雜圖像是否實用也有特進一步驗證：量化存在的固定缺陷，使得相交法和加權距離法與歐氏距離法相比並沒有什麼改善。
3、基於形狀特徵提取的方法用形狀屬性集合的歐幾米德距離來描述圖像內容,形狀特徵集全通常包括矩、面積、連通性、偏心率、主軸方向等。
4、採用頻域特徵查詢，主要以圖像的二維，FFT或者小波係數生成對象的模板，在頻域上實現模板與搜索圖像的空間卷積和相關性計算。
