在基于图像内容检索的应用中，图像的匹配一直是众多计算机科学家研究的课题，本篇文章目的在于给有
兴趣研究的人员提供一个大概的框架，没有半点的技术性的创新。
1 图像匹配的问题
所谓图像匹配，就是指图像之间的比较、得到不同图像之间的相似度。而两个东西要进行比较，首先必须
清除要比较什么东西，即图像特征。
图像特征的提取与表达是颜色识别理论的基础。从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征（如关键字
、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、形状、对象表面等）两类。其中视觉特征又可分为通用的视觉特
征和领域相关的视觉特征。前者用于描述所有图像共有的特征，与图像的具体类型或内容无关，主要包括
色彩、纹理和形状；后者则建立在对所描述图像内容的某些先验知识（或假设）的基础上，与具体的应用
紧密有关。
1.1 视觉特征
图像的视觉特征包括：
颜色特征（文章主要阐述）
纹理特征
形状特征
图像的空间关系特征
多维图像特征的索引
等等
1.2 如何表达图片的颜色特征
1.2.1选择合适的颜色空间来描述颜色特征；
颜色直方图（文章主要阐述）
颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，在本设计的颜色识别中也同样适用。
颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法
描述图像中的对象或物体。
颜色矩
颜色集
颜色聚合向量
颜色相关图
1.2.2采用一定的量化方法将颜色特征表达为向量的形式；
视觉均衡的颜色空间：HSV颜色空间
我们只对H值进行量化，综合图片大小，系统软硬件条件以及系统对处理时间的要求，我们将H值均匀量化
为18个小区间，用一个18bin图片的特征向量来描述图片。
1.2.3定义一种相似度（距离）标准用来衡量图像之间在颜色上的相似性。(简单算法)
颜色直方图相交（histogram intersection）是度量颜色直方图距离的一种方法。
假设I和Q是两个含有N个bin的颜色直方图，则它们之间的相交距离表示为：
(公式无法上传)
颜色直方图的相交是指两个直方图在每个bin中共有的像素数量。有时，该值还可以通过除以其中一个直
方图中所有的像素数量来实现标准化，从而使其值属于[0,1]的值域范围。