随着多媒体技术、计算机技术、通信技术以及 Internet 网络的迅速发展，人们越来越多地接触到各种各样的图像信息。伴随着大规模图像数据库的产生，传统的信息管理方式已经不能满足实际的需求。为了便于图像的检索和识别，基于内容的图像检索技术应运而生。 本文对图像的特征提取和表达、相关性反馈及神经网络分类器三方面的技术进行了深入的探讨与研究，设计开发了基于内容的图像检索系统。 本文首先指出图像的底层特征能够反映原始图像的内容信息，可以作为基于内容图像检索的依据，特征表达和提取是图像检索的最基本问题。本文在第二章中详细介绍了颜色、纹理和形状三个图像底层特征的定义表达和提取算法。由于图像的底层视觉特征与高层概念的相关性较弱，且图像检索系统用户的主观性强，因此我们通过用户反馈来获得用户的检索意图，并将提取出的图像底层特征作为神经网络分类器的输入，对图像进行语义分类，进一步提高了检索的准确性。