随着数字多媒体技术和互联网的发展,人们接触到的数字图像越来越多,因此,如何从大量的数字图像中检索到需要的图像,就成为目前人们关心的一个热点问题。传统的基于文本的图像检索,由于具有一些无法避免的缺点,已经不能满足人们日益增长的需求。因此,基于内容的图像检索技术应运而生。基于内容的图像检索主要是基于图像的一些视觉特征,如颜色、纹理、形状等,提取图像的特征向量,通过计算特征向量间的相似度来检索图像。本文主要研究图像主要的特征之一——纹理特征,基于谱图理论对图像的纹理进行分析,并提取图像的纹理特征,应用到图像检索领域中。首先,把谱图理论引入到图像检索领域中来。谱图理论在图像分割中已经得到比较成熟的发展,但是在图像检索中还没有得到应用。把图像按照灰度分布,划分为N个子图,再利用归一化划分,计算图像各个子图之间的相似度,以提取图像的特征向量。然后,构造了基于谱图理论的自适应图像纹理分析算法。根据每幅图像的灰度分布,利用图像能量,自适应的调节图像的划分,使之灵活的与每一幅图像对应。对比非自适应的子图划分方法,更大限度的减小了特征提取的误差,提高了检索的精度。最后,通过大量的实验,对比非自适应与自适应划分算法,并将基于谱图理论的纹理分析算法与传统的纹理图像检索算法相对比,证明了本文的自适应划分纹理分析算法优于传统的图像检索算法,可以达到比较令人满意的效果。