本文在广泛查阅国内外有关基于内容的图象检索技术CBIR（Content BasedImage Retrieval）资料的基础上，对基于内容的图象检索技术现状和图象相似性匹配算法进行了分析和研究。 在基于内容的图象检索中，颜色作为图象的一种重要视觉信息，已得到广泛应用。本文对利用颜色特征进行图象检索的三个关键问题：颜色的表示，颜色特征的提取和基于颜色的相似性度量进行了讨论。 针对基于颜色直方图的静态图象检索，本文对基于颜色特征的图象检索匹配算法作了改进，设计并实现了算法。这种方法采用符合人类视觉特性的HSV颜色空间来表示图象的颜色特性，利用人对颜色的感知来对颜色分量进行非等间隔的量化并形成特征矢量，用直方图交叉算法进行图象的相似性匹配。用户可以通过示例方式来表示查询的视觉要求。 本文通过与基于RGB颜色空间的颜色直方图交叉算法作比较，试验表明该改进的基于颜色感知特征的检索算法可以达到较好的检索效果。同时本系统对非等间隔量化算法和等间隔量化算法进行测试比较，结果表明前者优于后者。 本文用Visual C++6.0、MFC以及其他类库初步实现了Windows98/NT环境下基于图象颜色特征的图象检索演示系统（ImageRetrieval）。