El objetivo de la recuperación de objetos es clasificar un conjunto de imágenes por su similitud en comparación con una imagen de consulta. Hoy en día, la recuperación de imágenes basada en contenido es un tema de investigación candente, y las características de color juegan un papel importante en este procedimiento. Sin embargo, es importante establecer una medida de similitud de imágenes de antemano. El punto de innovación de este documento radica en lo siguiente. En primer lugar, se utiliza la teoría del espacio de proximidad para recuperar las imágenes relevantes entre la imagen de consulta e imágenes de la base de datos, y utilizamos el histograma de color de una imagen para obtener los colores mejor clasificados, que pueden considerarse como el conjunto de objetos. En segundo lugar, la similitud se calcula en función de un método de similitud de estructura de gránulos de dominancia mejorado. Por lo tanto, proponemos un método de recuperación de imágenes basado en color utilizando la teoría del espacio de proximidad. Para detectar la viabilidad de este método, realizamos un experimento en la base de datos de imágenes COIL-20 y la base de datos Corel-1000. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del marco propuesto y sus aplicaciones.