過去に類似画像を検索する方法はいくつか提示しましたが、おそらく今回の手法が一番多く使われているものです。
このプログラムでは、用意された画像をもとに、フォルダ内にある複数の画像の中から最も似た画像を探し、似ているものから順番に並べます。

原理はいたってシンプルで、比較元の画像と比較先の画像を小さな画像に変換し、1ピクセルずつ RGB 値を取得します。
あとは RGB を Lab 色空間上の座標に変換し、同じ座標同士の距離を比較し、近いものから順番にソートします。

RGB を Lab に変換するには一旦 xyz 表色系に変換し、それを Lab に変換する必要があります。
詳細については以前の記事を御覧下さい。

<?php
//比較元となる画像
$filepath = "sample.jpg";
 
//比較対象用画像ディレクトリ
$dir = "images/";

$sample = load_image($filepath);
$sample_lab = image_lab($sample);
imagedestroy($sample);

$list = scandir($dir);

$files = array();
foreach($list as $value){
	if(is_file($dir . $value)){
		$files[] = $dir . $value;
	}
}
$diff = array();
foreach($files as $file){
	$image	 = load_image($file);
	$lab	 = image_lab($image);
	imagedestroy($image);
	
	$name	 = basename($file);
	
	$distance = 0;
	foreach($sample_lab as $key => $value){
		$distance += lab_distance($value, $lab[$key]);
	}
	$diff[$name] = $distance;
}
 
asort($diff);
$result = array_keys($diff);
header("Content-type: text/html;charset=utf-8");
foreach($result as $img){
	echo '<img src="' . $dir . $img . '" width="50" height="50" alt="" />';
}

// 画像の読み込み
function load_image($filepath){
	$checkimg = getimagesize($filepath);
	if($checkimg['mime'] == "image/jpeg" || $checkimg['mime'] == "image/pjpeg"){
		$extension = "jpg";
	} else if ($checkimg['mime'] == "image/gif"){
		$extension = "gif";
	} else if ($checkimg['mime'] == "image/png" || $checkimg['mime'] == "image/x-png"){
		$extension = "png";
	} else {
		exit;
	}
 
	if($extension == 'jpg'){$image = ImageCreateFromJPEG($filepath);}
	if($extension == 'gif'){$image = ImageCreateFromGIF($filepath);}
	if($extension == 'png'){$image = ImageCreateFromPNG($filepath);}

	return $image;
}

// 画像をリサイズしピクセルごとのLab色空間上の座標を取得する
function image_lab($image){
	$width	 = imagesx($image);
	$height	 = imagesy($image);

	$thumb_width	 = 4;
	$thumb_height	 = 4;
	$thumb = imagecreatetruecolor($thumb_width, $thumb_height);
	imagecopyresampled($thumb, $image, 0, 0, 0, 0, $thumb_width, $thumb_height, $width, $height);
	 
	$lab = array();
	$red	 = 0;
	$green	 = 0;
	$blue	 = 0;
	 
	for($x=0; $x < $thumb_width; $x++){
		for($y=0; $y < $thumb_height; $y++){
			$index	 = imagecolorat($thumb, $x, $y);
			$rgb	 = imagecolorsforindex($thumb, $index);
			$lab[]	 = rgb2lab( array($rgb['red'], $rgb['green'], $rgb['blue']) );
		}
	}
 
	return $lab;
}

// xyz色空間上の座標をlab色空間上の座標に変換する
function xyz2lab($xyz) {
	$threshold = 0.008856;
	 
	//Chromatic Adaptation Matrices
	// D50
	$ref_x = 0.96422;
	$ref_y = 1.0000;
	$ref_z = 0.82521;

	$var_x = $xyz[0] / ($ref_x * 100);
	$var_y = $xyz[1] / ($ref_y * 100);		
	$var_z = $xyz[2] / ($ref_z * 100);
	 
	$var_x = ($var_x > $threshold) ? $var_x = pow($var_x, 1/3 ) : (7.787 * $var_x) + (16 / 116);
	$var_y = ($var_y > $threshold) ? $var_y = pow($var_y, 1/3 ) : (7.787 * $var_y) + (16 / 116);
	$var_z = ($var_z > $threshold) ? $var_z = pow($var_z, 1/3 ) : (7.787 * $var_z) + (16 / 116);
	 

	$l = ( 116 * $var_y ) - 16;
	$a = 500 * ( $var_x - $var_y );
	$b = 200 * ( $var_y - $var_z );
	$lab = array();
	 
	$lab = array($l, $a, $b);
	 
	return $lab;
}

// rgb値をxyz色空間上の座標に変換する
function rgb2xyz($rgb) {
	$r = $rgb[0] / 255;
	$g = $rgb[1] / 255;
	$b = $rgb[2] / 255;

	$r = ($r > 0.04045) ? pow(($r + 0.055) / 1.055, 2.4) : $r / 12.92;
	$g = ($g > 0.04045) ? pow(($g + 0.055) / 1.055, 2.4) : $g / 12.92;
	$b = ($b > 0.04045) ? pow(($b + 0.055) / 1.055, 2.4) : $b / 12.92;

	$r = $r * 100;
	$g = $g * 100;
	$b = $b * 100;
	 
	$xyz = array();
	 
	//sRGB D50
	$xyz[] = $r * 0.4360747 + $g * 0.3850649 + $b * 0.1430804;
	$xyz[] = $r * 0.2225045 + $g * 0.7168786 + $b * 0.0606169;
	$xyz[] = $r * 0.0139322 + $g * 0.0971045 + $b * 0.7141733;
	return $xyz;
}

// rgb値をlab色空間上の座標に変換する
function rgb2lab($rgb) {
	$xyz = rgb2xyz($rgb);
	$lab = xyz2lab($xyz);
	return $lab;
}

// 2つの座標を比較し距離を返す
function lab_distance($p1, $p2){
	$dist = sqrt( pow($p2[0] - $p1[0], 2) + pow($p2[1] - $p1[1], 2) + pow($p2[2] - $p1[2], 2) );
	return $dist;
}

このサンプルでは画像のサイズ（ $thumb_width, $thumb_height ）を 4×4 に統一したものを比較しています。
より厳密な一致を求めるならこの数字を大きくします。ただし計算量が多くなるので気をつけて下さい。