基于内容的图像检索技术CBIR(Content-Based Image Retrieval)是图像处理技术和传统的多媒体信息检索方法结合的结果，是近年来检索领域内的研究热点，可以分成基于颜色、纹理、形状等图像特征的检索。小波分析是目前国际上最新的也是应用最广泛的时间—频率分析工具。经小波变换后产生的小波系数可以很好的体现图像信息的局部特征。本文重点研究了小波分析在基于内容的图像检索方面的应用，把关注的焦点集中在利用小波分析提取图像的纹理、形状特征来进行图像检索。纹理是视觉特征的一个重要组成部分，它包含了物体表面结构组织排列的重要信息以及它们与周围环境的联系，所以纹理特征在基于内容的图像检索中得到了广泛的应用。形状是图像的本质特征之一，利用形状特征进行检索可提高检索的准确性和效率。本文采用可变树结构小波变换提取图像纹理特征进行图像检索，这种方法能够提高图像分类准确率并且在很大程度上减小数据量，提高检索效率。在形状特征的提取上，本文采用了基于小波模极大值的方法。首先对图像进行小波变换求得多尺度下的模图像，求出所有尺度下的局部极大值及其位置，然后采用多尺度的不变矩作为特征来进行图像相似性检索，这种方法可以有效的解决因图像的平移、尺度、旋转变换等带来的问题。通过试验可以看出，这两种方法用于基于内容的图像检索有很好的效果。