本文是基于内容的图像检索技术进行图像检索的基础理论和一般方法，以鱼病图像为研究对象，结合计算机图像处理技术、模式识别、机器视觉技术，建立了利用基于内容的图像检索技术的鱼病图像检索原型系统。　　目前用于基于内容检索的技术主要集中在图像中目标的特征上。这些特征主要是指目标的颜色、纹理、形状或它们的组合。结合鱼病图像的实际，本文研究并实现了用形状特征、颜色特征和纹理特征分别进行基于内容的图像检索方法。既考虑了图像的统计特征，又考虑了图像的空间分布特征。　　本研究在鱼病图像形状特征的提取上，采用了创新的算法，提高了处理速度，有利于计算机图像的实时处理和检索。根据鱼病图像当中鱼体的规则化外形，本文采用由鱼体轮廓线所包围的六个角的度数作为形状特征，再结合鱼体的长宽比，鱼体鱼尾的比值共8个特征值来表示鱼病图像当中目标的形状特征。　　本研究采用HIS颜色空间，分别提取了鱼病图像H（色度）、S（亮度）、I（饱和度）的均值、方差、偏度、峰度、能量作为图像颜色特征值，采用灰度共生矩阵的方法提取和表达鱼病图像的纹理特征，并提取了反差、能量、熵、和相关4个特征值表达图像的纹理特征。　　本文还对图像检索中的另一重要问题，图像数据库做了简单的讨论，在比较其与传统的数据库的差异的同时，提出了数据库的组织和管理的基本原则。　　最后，在前文研究的基础上，本文用Visual C＋＋6.0实现了基于内容的鱼病图像检索原型系统。