特征加权和区域整合的图像检索方法，包括以下步骤：步骤1，特征提取与加权，提取卷积神经网络最后一个卷积层的三维特征，将提取的特征进行空间加权和通道加权；在空间加权时将多个通道相加求和以突显出非零且响应大的区域，而这些区域也一般都是物体所在的区域；在通道加权时，使用逆向文件频率的方法进行赋值；步骤2，区域整合，设计多种不同尺寸的滑窗，将加权后的特征平面划分成多个区域，每个区域内的元素相加求和得到多个局部特征向量，经过L2归一化，PAC‑whitening降维，再次L2归一化，直接相加得到全局特征；步骤3，检索与重排，用余弦距离衡量查询图与测试图的相似度得出初始排名，用拓展查询方法进行重排得出最终的mAP；提高图像检索的精确。
