现代社会，Internet的应用越来越普及，我们通过何种方式快速从海量的图像中搜索自己所需图像显得非常重要。基于内容的图像检索技术就是为了适应海量图像数据的存取和查询操作而产生的，该文对基于内容图像检索的一些关键技术进行了探讨，并针对基于颜色特征和形状特征的图像检索的相关技术进行了重点分析。　　 作为当前多媒体数据查询的热点问题，基于内容图像检索的许多技术在近年来也得到了较快发展，在本文中，我们对于基于内容图像检索的概念特征、体系结构特征、处理的过程及检索的方法进行了比较细致的介绍，并对图像检索的用户查询接口的分类及查询的方式也进行了些许研究。对基于颜色特征及形状特征的提取、检索索引的方法以及检索方法进行了详细的分析。　　 本文对基于内容图像检索技术的相关关键技术进行了探讨，并对其应用领域进行了分析，指明了今后图像检索研究的重点和方向。设计并实现了一个基于图像形状和颜色特征的检索系统原型Image Query。该原型系统充分对图像的颜色特征和形状特征加以考虑，不但对图像整体的色彩属性予以描述，还对目标图像的局部的形状属性予以描述，该原型系统适用于基于颜色特征、形状特征以及基于综合特征的检索，从而满足了不同用户的不同需求，也大大提高了检索的性能。基于综合特征的检索的精准度及速度都非常高，从而避免对于单一的基于颜色或者基于形状特征检索的占用时间长及检索算法复杂等缺陷。　　 基于内容的检索及查询需要逐步改进，对于检索过程常常需要对图像特征及时调整并进行重新匹配，以至于到达检索者预期的结果。相关性反馈技术反馈的信息就是我们进行对检索调整的重要依据，由此，我们在图像检索系统中，将检索结果中的每一幅图像与目标图像的相似度进行更改然后再次检索，这样就会使得图像检索结果与用户的实际需求最为接近。