随着多媒体技术、网络技术的迅速发展，浏览和检索海量多媒体数据成为日益迫切的问题。但是目前多媒体数据采用传统的人工描述方法存在着许多弊端。在此背景下，由计算机自动执行图像信息内容的特征提取和检索技术成为当前急需解决的课题。基于内容的图像检索技术(CBIR)是其中最基础、最重要的一个方向，也是当前计算机视觉、图像数据库与知识挖掘等领域研究的热点之一。 本论文研究了基于内容的图像检索中若干关键技术。首先对目前国内外基于内容图像检索领域的现状和发展趋势进行了论述。其次着重研究了图像检索的主要技术方法，并对颜色特征、纹理特征和形状特征的提取方法和相似性匹配做出了详细分析，这部分也是全文的核心内容。 由于图像的低层视觉特征与高层概念的相关性较弱，且在图像检索系统中用户的主观性强，因此把用户模型嵌入到系统中，通过用户反馈来获得用户的检索意图是十分必要的。基于以上要求，本文对基于相关反馈技术的图像检索基本思想与系统框架进行了分析与研究，其目的使得能更有效、更快速地检索到所需的图像，同时简单介绍了基于内容的图像检索技术在网络环境中的应用。 最后设计出基于内容的图像浏览与检索系统以验证其有效性和正确性，并给出了系统运行效果示例。系统利用Delphi 6.0作为开发工具来实现图像存储以及对数据库中的图像进行浏览和多分辨率分块主色检索功能，并作了大量的实验，取得了较好的实验效果。