作为信息传播的基本媒介，图像在人类社会的生产生活中扮演重要的角色。信息技术的迅速发展，对图像的产生、存储、处理都产生了巨大的影响。各种数字图像生成技术的出现，使得图像的数量急剧增长。在海量图像数据的情形下，如何对图像数据进行高效的管理、检索已经成为一个必须解决的问题。　　 本文对图像检索领域的一些关键技术进行了研究，设计并实现了面向领带行业的领带图像检索系统。通过对领带图像进行分析，本文设计了领带图像的颜色、纹理、周期等特征的提取算法。测试结果表明，对于大部分领带图像，算法提取的特征都能获得较好的检索效果。　　 本文提出了基于参数采样的算法优化策略，并将该策略应用于领带图像的纹理、周期等特征提取算法的设计，取得了较好的实验效果。本文研究了多特征下的特征距离归一化算法，设计并实现了多项式型距离的归一化距离的快速算法，该算法能够有效地加速归一化距离的计算。　　 本文实现了基于文本的图像检索技术与基于内容的图像检索技术的整合；设计并实现了对图像特征数据库的高效维护策略；设计了基于引用计数的图片自动管理技术，实现了垃圾图片的自动回收。基于高效的系统设计、快速的特征提取算法以及相似度计算算法，本文设计的领带图像检索系统在测试中达到了较好的运行效率和运行性能。