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基于内容的图像检索（CBIR，Content-based Image Retrieval）是计算机视觉领域内专注于大规模数字图像内容检索的研究方向。CBIR系统的核心功能是允许用户上传一张图片，系统随后能够检索出具有相同或相似内容的其他图片。这与传统的基于文本的图像检索方法形成对比，后者依赖于图片的名称、描述性文字以及索引标签来进行查询。
不变矩能够在图像经历几何变换时保持不变，提供图像形状信息，包括零阶矩到七阶矩，它们通过计算图像的灰度值和位置来构成强大的形状特征向量，用于图像匹配和识别。HSV色彩空间通过色调、饱和度和亮度的低阶矩（如均值和方差）捕捉颜色分布的统计特性，形成包含颜色信息的特征向量，对基于颜色的图像分析至关重要。频谱法通过傅里叶变换、小波变换和局部二值模式等技术分析图像的频率成分，提取纹理特征，如能量、对比度、均匀性和熵，对纹理分类和分析具有重要价值。
