随着多媒体时代的到来,使得人们接触到越来越多的图像信息。如何提供一个有效途径来快速、准确的查询这些具有丰富内涵的图像信息便成为当今检索领域的研究热点。基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,CBIR)技术就是解决这一问题的关键技术之一。　　 视觉特征提取是CBIR技术的基础。视觉特征主要有颜色、形状和纹理等特征。本文对图像的颜色和形状特征做了主要研究。通常,颜色特征一般用颜色直方图来描述,但为了获得图像的颜色直方图,首先需要对图像进行颜色量化。因此,在本文中,提出了一种新的颜色量化算法。该算法的主要思想是从样本图像出发,获得用于量化的调色板,然后利用该调色板对检索图像进行基于监督的颜色量化。通过分析和实验证明,该算法具有误检率较低,速度较快的优点。但是仅用颜色特征,并不能描述图像颜色的空间分布特征。为此,本文对形状特征也做了研究,并提出一种新的形状描述子。该描述子利用某种颜色处于边缘处的像素数量来反映颜色分布的集中程度,可以取得较好的效果。为了得到更好的检索结果,本文综合了前面所得到的颜色和形状特征来描述图像内容,使得图像特征在整体和局部上相辅相成。实验结果证明,该方法具有很好的检索结果。