色纺织物是先对纤维进行染色,然后对两种以上的纤维按照一定的比例进行混合纺纱,形成有颜色差异的织物。色纺织物因其能实现各种朦胧的立体空间效果与质感,深受广大消费者的喜爱,同时,色纺织物的生产过程低碳环保,污染小,发展前景广阔,市场空间巨大。但是,目前对色纺织物来样进行分析其成分的时候,配色人员都是采用逆向工程进行配色,在这个过程中,很容易受到各种外界因素的影响。此外,采用人工配色的效率比较低,导致成本比较高,这是企业的一个痛点和难点。为了解决以上问题,本论文利用图像识别技术,对色卡留样采集识别系统进行研究和开发。因为HSV颜色空间更符合人眼的感知,并且其描述的颜色更易于进行量化处理,本论文选用HSV颜色空间。由于无法直接获取色卡图像的HSV颜色空间值,而是要先获取它的RGB颜色空间值,然后将其转换成HSV。论文中使用颜色直方图,累计直方图,颜色矩进行颜色特征的描述,并以直方图的形式来表现这些数据,利用卡方系数来计算直方图之间的距离,利用距离来构建图像的特征函数,从而对图像的相似性进行度量。使用高斯归一化,使各个特征值在相同的空间内具有同等地位;最后进行图像颜色和纹理特征的融合,对可变树结构小波变换提取的纹理特征以及融合之后的特征采用欧式距离进行相似性度量。本论文分别使用颜色特征、纹理特征以及两种特征融合后的特征进行色纺织物图像检索,并对结果进行分析和对比。结果表明,融合颜色和纹理特征的色纺织物图像检索准确率较高,鲁棒性较好。根据以上结论,本论文设计一个色卡留样采集识别系统,该系统实现了融合特征算法的图像检索功能。并对系统进行了测试,结果表明,该系统具有较高的使用价值。