随着Internet的应用普及及多媒体和网络技术的不断发展,数字图像的应用日益广泛,传统的基于文本标注的图像检索已不能满足检索要求,在人们试图找到一种最有效的检索方法中,基于内容的图像检索技术应运而生,并成为了较为活跃的研究领域之一。本文围绕基于内容图像检索中的一些关键技术,对相关反馈技术做了深入的研究,主要内容如下:1.研究了基于SVM的相关反馈算法,针对SVM核函数和参数选取的问题,提出了一种结合粗糙集的反馈方法,该方法先利用SVM对初步检索图像进行反馈,再用粗糙集中的上下近似理论对结果进行再次分类排序,返回结果。实验发现,基于SVM的相关反馈算法在实验数据库中取得了很好的检索效果,而结合粗糙集的反馈结果在此基础上又有改进。2.文章中采用了基于直方图的颜色特征和基于共生矩阵的纹理特征相结合的特征描述方法。3.设计了一个基于内容的图像检索系统,该系统支持基于颜色和纹理特征进行检索,并提供两种相关反馈方式:基于SVM的相关反馈和基于SVM与粗糙集结合的相关反馈。