非负矩阵分解(NMF)能够提取图像的局部特征，是一种基于局部的数据挖掘方法，在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表空间上的分布，但NMF并未考虑数据的内在几何结构。提出了一种新颖的基于非负矩阵分解与非线性降维方法Isomap相结合的新方法，全局的非线性降维方法Isomap能发现数据的内在结构和相关性，使高维数据在低维空间变得可视化。将本算法应用于图像检索，实验表明，该方法能够更加准确地获取信息，提高检索的准确性。