本文提出了一种新的基于小波变换显著点和基于关键块相结合的图像检索方法。首先利用小波变换提取图像的显著点，然后将图像划分成均匀的图像块，按照图像块中是否有显著点，将图像块分为有显著点的和无显著点的两类。通过提取块的低层次特征矢量，将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。在图像检索时，通过对这两类图像块分别进行相似性度量，对得到的结果加以不同的权重，以实现对图像局部或全局不同要求的检索。 基于小波变换的显著点已被用于图像检索，实验表明显著点大多位于图像中物体的边缘，所以根据显著点提取的局部特征主要代表了图像中物体而不是背景的信息。另一方面，基于关键块的方法模拟基于文本的信息检索的技术，提供了一种基于内容图像检索的行之有效的方法，但是关键块是在整个图像的基础上构建的，所以它们主要包含的是图像的全局特征。但是实际工作中，对于同一幅图像，由于观察者的侧重点不同，希望得到的检索结果也会有所不同。我们希望将这两种方法有效的结合起来，不仅能提高检索的效率，而且可以在检索的过程中得到更多的自由度。 我们进行了一系列的实验来验证我们提出方法的有效性。实验结果证明，本方法不仅同时具有基于关键块检索和基于小波变换显著点检索的优点，而且可根据用户的选择，灵活的对图像进行检索，并具有令人满意的检索效果。