自上世纪90年代以来,基于内容图像检索便成为多媒体信息管理的研究热点。由于太阳观测技术和观测设备的迅猛发展,太阳图像的数量以指数的方式增长。如何有效地管理这些海量图像数据便成为一个非常突出的问题。因此基于内容图像检索在太阳图像处理领域也有广泛的应用前景。本文的内容包括两个方面：第一,从基于内容的图像检索入手,研究了太阳图像检索的基本问题,即根据相关性的图像特征选择。在此基础上,文章对太阳活动检索进行了初步的探讨,提出了一种新的检索策略。该检索策略使用加权的纹理融合特征,并且通过级联的方式缩减查找范围提高了搜索的精度。经过和已有的研究成果做比较,这一新的检索策略有较好的效果。第二,本文对太阳暗条的识别进行了相关的研究。一般来讲,暗条的检测可以分为初检测、纯化、碎片重连以及暗条的描述。本文采用去除临变昏暗和区域生长结合的方式进行暗条的初检测。随后采用CBIR和KNN结合的方式进行暗条的纯化,即滤除了误检的黑子。在暗条碎片重连过程中,我们通过计算碎片的角度差和距离,将碎片恢复成整个暗条,从而消除的在暗条检测中经常的存在的碎片问题。在暗条的描述中,我们主要进行了自动手性识别的研究。针对这一问题,本文在深入分析已发表成果的基础上,提出一种基于傅里叶纹理谱的手性自动识别算法。经过验证,该方法对暗条手性识别有很好的效果。本文也计算了其他的暗条描述参数：面积、位置和方向。