在今天的互联网时代,人们生活、社交、工作的每一个环节都将生成海量多媒体信息。图像是信息传播中的不可缺少构成,视频信息的基石。图像不可替代,已然成为人们生活不可或却的必要存在。怎样在海量图片中便捷的搜索需要的图片,已经变成了大家关注的焦点。图像检索,是当前多媒体检索的主攻方向的一个方面,是利用关键词、图像、草图等作为输入,获取数据库中的语义相关或类似图像。新世纪以来,智能设备逐渐流行,这也改变了人们的传统生活习惯,触控面板成为输入的首选设备。在触屏手机或平板等设备上可以通过手指触摸输入想要绘制的草图,草图是由人手绘而成,不受光照影响、大多没有颜色分别,草图涵盖了人们想要描绘的物体的大部分外部形状信息,跟人感知图像形状的主观过程相同,所以用手绘草图在网络上或相关数据库中搜索类似图像的草图检索得到了极大的关注。文章对草图检索的科研背景以及意义作了探讨,介绍了当前形式下草图检索的工作现状。详述了草图检索的整个流程,详细讲述了预处理及相关特征,并对其做了相应区分比对,分析了多种边缘算法包括有经典、新兴改进型,讲述了ERH、SIFT、HOG等基本特征的特点,还叙述了特征匹配的一些方法和检索算法的整体评价方式。本文将边缘直方图特征应用到草图检索上,提出了两种改进特征提取方法。第一种,是在多尺度理论上提出的NSCT边缘直方图,依照NSCT分解图像,获取多尺度下的高频和低频图像子图边缘,对全部子边缘图提取边缘直方图并融合形成特征。第二种,是在梯度场理论上改进边缘直方图,将草图和图像都变换到相应的梯度场,之后对相应的梯度场图像随机取点1000个,开窗提取边缘直方图,最终结合形成相关特征参数。通过实验证实,两种特征方法在相关规模的图像集都是切实有效可行。