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当检索样例位于数据库之外时,传统基于线性流形学习的图像检索方法在反馈迭代后的检索精度提高较小。为此,提出一种基于相关反馈和流形结构重构的图像检索方法。反馈时计算被检索样例的最邻近点,将被检索样例重构入需要保留的结构图中,从而满足映射时需保证相似图像和被检索样例距离尽可能近的要求。实验结果表明,该方法在额外耗时较少的情况下,能有效提高检索精度。