图像特征提取和相似度计算是机器视觉的基础。要进行物体识别、运动跟踪、三维重建、图像搜索、图像拼接等应用，都需要先从图像中提取特征作为图像的标识。而运动跟踪和图像搜索等应用，更需要计算两幅图像的相似度。因此，怎样从图像中提取特征和计算两幅图像的相似度，已经为机器视觉研究的一个热门课题。本文以图像的特征提取方法及相似度计算方法为研究背景，对经典的图像特征提取方法：颜色直方图、灰度直方图和局部二值模式直方图，以及卓越的特征提取方法：尺度不变特征转换和梯度方向直方图，和图像特征间的相似度计算方法进行研究，并以软件工程的思想，采用面向对象的方法设计开发了一个图像特征提取以及相似度计算的系统。该系统主要包括图像特征提取、相似度计算、图像特征性能评价和相似度计算性能评价四个模块。在图像特征提取以及相似度计算库的开发过程中，采用了工厂模式、原型模式等设计模式，坚持对代码的重构，使得开发的图像特征提取以及相似度计算系统具有良好的重用性，可扩展性和良好的稳定性。最后，本文对所实现的特征提取方法和相似度计算方法进行实验，对它们的性能进行分析，包括特征提取时间，相似度计算时间和相似度计算方法的区分度。运行结果表明该系统提高了图像应用的开发效率，可行性和有效性达到了设计要求，因此有着重要的现实意义。