随着计算机、通信、多媒体以及网络技术的迅速发展,出现了越来越多的数字图像资源。如何在这海量的数字图像中快速有效检索出我们所需要的图像数据越来越被人们所关注,基于内容的图像检索已成为当前的一个热门研究课题。本文首先介绍了基于内容图像检索的国内外相关研究情况及面临的问题。然后,介绍了基于内容检索的关键技术。在颜色特征提取和匹配中,通过研究和分析不同的颜色空间和颜色特征,提出对HSV颜色空间进行合理的量化,提取颜色直方图形成特征矢量用于检索的方法。针对颜色直方图不包含任何空间信息以及传统分块没有考虑到图像的里的主体或者感兴趣的区域以及没有考虑分块间的联系。本文在颜色直方图法的基础上,对图像颜色特征提取算法做了一些改进。在改进的分块主色法中,本文提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块。并通过实验对它们的性能进行比较分析。为了融合多种特征进行图像检索,提高系统的检索性能,本文主要对综合颜色特征和纹理特征的图像检索方法进行了研究。提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能,结合改进的分块主色法的方法,并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能。最后,对本文的基于内容的图像检索技术的研究进行了总结,并提出了进一步研究的方向。