随着信息技术的普及和Internet的发展,数字图像每天以数以百万计的速度被创造出来,快速地检索到所需要的图像数据已经成为图像应用领域迫切需要解决的问题。本次毕业论文作为实验室“安全监控系统”项目的一部分,为视频监控中提取关键帧后的检索算法提供了预研,针对具体的图像数据库,利用已有的图像检索实验平台,实现了单一物体和物体群的图像识别。主要研究工作如下:1实现了三种不同算法(基于颜色直方图的检索算法,基于灰度差值直方图的检索算法,基于灰度共生矩阵的检索算法)对同一指定图像库的检索,并在此基础上,对基于灰度共生矩阵的图像检索算法进行了改进,将用于提升弱分类器到强分类器的AdaBoost算法运用于图像特征的不同参数的权重分配之中,改进了一般按照等分概念分配权重的简单方法,提高了图像检索的准确率;2将马尔可夫场对邻域影响估计理论应用到灰度差值直方图的图像检索中,减少了需要计算的邻域阶数,节省了计算时间;3建立了一个图象检索系统,能够对花卉图案进行基于语义的检索,区分图像库中不同颜色的花卉,以及识别花朵和花丛等不同语义的图像,为安全监控系统中视频提取帧的识别做了研究准备。