本文以提取图像特征为主线，讨论了基于颜色及形状的图像特征提取方法，实现了基于颜色及形状的图像特征提取和检索系统。实验结果表明，本文提取的图像颜色、形状特征能够满足对图像内容的描述要求。 首先，对利用颜色特征进行图像检索的关键问题：颜色的表示、颜色特征的提取方法进行了讨论。选用了符合人类视觉特性的HSV颜色空间，并且利用人对颜色的感知、对HSV空间颜色分量进行非等间隔量化并形成特征矢量，作为图像的颜色特征。在此基础上，结合数学分块思想，提出了突出图像中目标对象颜色特征的加权颜色直方图方法。 考虑到单纯颜色特征对图像信息表达能力的不足，引入对图像形状特征的分析。对图像形状特征的提取，首先采用Canny算子提取图像边缘，经过轮廓线的预处理获得图像目标区域。选取形状不变矩的七个特征值，作为目标图像的形状特征。该描述符具有旋转、平移、尺度不变性等优点，能够较好的描述图像的形状和空间分布信息，计算简单，尤其适用于背景简单、目标轮廓清晰的图像。并且综合颜色、形状两种特征描述图像内容。实验证明合理的结合多种图像特征能够更加准确、全面的描述图像的内容特征。 实现了一个图像特征提取及检索系统，初步实现了基于内容的图像颜色特征、形状特征的自动提取；同时为了验证各种特征的有效性，利用特征匹配的相似度来获取所要查询的图像，给出了基于颜色及形状特征的图像检索实验演示结果。该实验系统的开发平台为Microsoft Windows XP，开发工具为Visual C++7.0。本论文的研究和实践对于促进基于内容的图像数据库检索技术的发展具有一定的参考价值和实践意义。