目前,小波及轮廓波变换等多尺度几何分析思想已经被广泛的应用在基于内容的图像检索中。本文在研究小波与轮廓波理论的基础上,主要研究新型轮廓小波变换在纹理图像检索中的应用,并结合颜色特征将其应用在彩色图像检索中。　　论文首先介绍了小波变换、轮廓波变换及轮廓小波变换的基本理论,接着阐述了基于内容的图像检索的一些关键技术,包括图像特征表示、相似性度量方法及算法性能评价准则,然后在此基础上展开图像检索技术研究。本文的主要工作总结如下:　　提出了一种基于轮廓小波变换的纹理图像检索方法。该方法首先对图像进行轮廓小波变换,然后对变换以后得到的各子带系数矩阵求绝对值,得到子带能量矩阵,采用能量矩阵的均值与标准差作为纹理特征向量,最后以欧氏距离作为相似性度量准则进行图像检索。同时,探讨了小波变换、小波包变换、轮廓波变换、轮廓小波变换及其他新型轮廓小波变换在纹理图像检索中的应用,分析和比较了四种变换及其他新型轮廓小波变换在不同尺度、不同分解方向数下的检索性能,得出了轮廓小波变换在纹理图像检索中具有最佳检索性能的结论。　　提出了一种基于颜色和轮廓小波变换纹理分析的彩色图像检索方法。该方法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获取图像的空间分布信息,然后在RGB颜色空间中计算每个图像子块R、G、B三分量的颜色矩作为该图像子块的颜色特征向量,所有图像子块的颜色特征组成了整幅图像的颜色特征向量;在提取纹理特征方面,首先将图像进行轮廓小波变换,然后分别计算高频子带在各个方向上能量矩阵的方差作为纹理特征向量;最后以欧氏距离作为相似性度量准则进行图像检索。实验结果表明,本算法的平均检索精度有了较大的提高,取得了较好的检索结果。