随着互联网以及多媒体技术的迅速发展,计算机需要处理的图像数据量正在快速增长,为了有效处理这些数量庞大的数据,产生了各种各样的图像数据库及相关处理算法。而图像检索是图像处理领域的核心技术之一,如何快速的在数据集中准确定位某一幅图像,成为了人们研究解决的热点问题。本论文主要研究工作如下:1.给出一种新的基于四叉树分割方式的图像检索算法,采用局部码本,并将码本的选取范围限制在子块的周围。实现了多种局部码本生成策略,并在其中选取解码后图像PSNR值最高的局部码本,在保证编码速度的前提下提高了图像解码质量。在图像距离公式中,根据子块之间不同的位置关系,在其对应的距离公式中增加权重信息,从而提高检索算法的性能。2.给出一种基于三角形分割方式的分形图像检索算法,采用两种不同形状的三角形对图像进行分割,提高了算法对图像的适应性。并选取在R_i块周围的4种D_i块作为码本集合,减少了码本数量,在保证图像解码质量的前提下,提高了编码算法的编码速度。3.给出一种新的图像间距离比较公式,采用不同码本块之间非重叠的面积值作为子块间的距离以及权值,进一步提高了检索算法性能。实验验证了所给方法的有效性。