Vom presupune că imaginile au un conţinut oarecum omogen, deci ne vom concentra atenţia asupra unor caracteristici simple şi imediate, cum ar fi forma şi culoarea. 

Filtrarea liniară a imaginilor folosind reţele neurale de tip dublu strat omogene Prelucrările de imagini sunt dintre cele mai mari consumatoare de resurse de calcul din domeniul prelucrărilor de semnal. De aceea soluţiile de prelucrare alternative pot fi interesante. În continuare se va analiza utilizarea reţelelor neurale celulare de tip dublu strat liniare pentru prelucrarea fețelor umane și a clasificării texturilor. 

Caracteristicile generale ale une imagini ofera o descriere la nivel gobal.

Pentru căutarea vizuală bazată pe conţinut pe culoare este important spaţiul color folosit, nivelul de cuantificare. Aplicaţia noastră foloseşte reprezentarea imaginilor în spaţiul HSV întrucât acesta are proprietatea de a fi complet, compact, natural şi uniform, precum şi cuantificarea acestuia la 166 culori.

Histograma color reprezintă modalitatea tradiţională de descriere a proprietăţilor color ale unei imagini. Are avantajul calculării rapide şi până la un anumit nivel este insenzitiv la rotaţia camerei, zoom, şi modificări de rezoluţie.

Pentru extragerea caracteristicilor de textură pentru imaginile monocrome, au fost implementaţi doi algoritmi matricile de coocurenţă şi de autocorelare. Pentru a vedea diferenţele dintre imagini, s-a folosit distanţă Euclidiană.