随着多媒体技术及网络技术的迅速发展,图像资源越来越丰富,人们对图像检索的需要也越来越迫切。传统的基于文本的图像检索方法由于对文字标注的主观性和繁琐性,不能满足检索需要,因而基于内容的图像检索技术应运而生。该技术通过对图像内容的分析,获取图像的视觉特征进行匹配,从而达到检索的目的。颜色是图像中最显著的特征,也是人眼识别图像的主要感知特征,并具有旋转不变性和尺度不变性,因此基于颜色特征的图像检索成为研究的热点。本文的主要工作如下:本文详细介绍了基于内容的图像检索理论及其研究应用状况,全面综述了基于内容的图像检索,特别是基于颜色特征的图像检索的技术和现状,并探讨了图像检索中的一些关键技术。本文提出了一种新的基于颜色直方图熵值与分块主色的图像检索方法。为了检索相同背景中物体颜色不同的图像时能够利用颜色特征,将信息熵引入到图像检索中,图像颜色直方图信息熵作为图像相似性匹配的一个重要特征。同时由于熵的对称性所带来的问题,造成误检索,还引入分块主色的方法。为了突出图像中间主体并限制边缘背景,采用重叠分块的思想,将图像熵值距离与分块主色距离的联合距离作为图像相似性匹配的标准。实验表明:该方法比常用方法的查准率和查全率在总体趋势上有一定的提高,特别是对于相同背景但物体颜色不同图像的检索率提高较大。设计并实现了一个基于内容的图像检索系统,其功能包括图像输入、数据库管理及图像检索等。将图像检索相关理论应用到实际应用中,作为本文所提出的图像检索算法的测试与实验平台。该系统验证了本文提出的基于颜色特征的检索算法的可行性与有效性。