随着多媒体、网络技术的飞速发展,各种图像的应用日益广泛,但是海量的图像数据内容中不免含有大量不良内容的图像,侵袭了校园内广大青少年的心理健康。本文试图通过基于内容的图像检索,来提取出含有不良内容的图像,该技术已经成为国内外研究的热点。它结合了图像处理、模式识别、图像理解、数据库等技术,是一项在理论研究和实际应用中都极有前途的新技术。本文论述了基于图像检索技术的发展概况,对基于颜色主色调、基于频域信息的图像检索技术进行了研究探讨,设计了一个图像检索系统的框架,并根据标准肤色、姿态特征库进行对比,程序实现了上述两种图像检索技术。基于内容的图像检索方法,其主要思想是根据图像所包含的色彩、纹理、形状以及对象的空间关系等低层图像特征来分析图像信息,建立图像的特征矢量作为其索引,检索方法目前主要是根据图像的多维特征进行相似查询。基于内容的图像检索的目的不是去理解或识别图像目标,它所关注的是能否基于内容快速发现所需信息,在用户可以接受的响应时间内从图像库中查询到符合要求的图像。这种查询过程充分体现了图像的信息特点又结合了图像处理、图像理解、数据库技术、模式识别技术和良好的人机交互技术。理想的基于内容的图像检索希望采用图像处理与计算机视觉技术,自动的从图像中获得语义内容。由于图像语义的内在复杂性,目前还难以实现对图像语义的自动提取。但是图像的视觉特征与图像的语义内容存在着一定的内在联系,比如人类就是通过对图像视觉特征的感知来获得图像的语义信息。而且在一些特定的应用领域,如医学图像诊断和石油地质勘探中,图像的底层视觉特征如纹理、形状等就是检索的依据和判断标准。所以目前的基于内容的图像数据库检索系统是建立在基于图像的底层视觉特征对比基础上的。本文首先介绍了基于内容图像检索的发展背景,国内外的发展现状、存在的问题。对图像检索系统的框架,图像检索中涉及的图像特征提取技术、特征匹配技术、特征描述技术、图像检索技术进行了深入的研究,颜色特征是描述图像的常用方法,本文从光学、视觉心理学、数字图像处理等多种角度对各种颜色模型进行了讨论,分析它们的模型定义、特点以及适用范围。在此基础上,选取能够良好再现人类视觉色彩特征的变形的HSI颜色模型,在此颜色空间内,通过适当的聚类分析算法,在兼顾颜色分辨率和颜色特征维数的条件下,提取原始图像的主色作为颜色特征矢量。通常颜色特征都是采用直方图来进行描述,但是颜色信息非常丰富。采用传统颜色直方图描述图像颜色特征计算复杂度很高。本文采用颜色主色调的方法来描述图像颜色特征并用于图像检索。在对人的视觉行为、目前颜色空间量化的方法进行研究的基础上,本文对提取颜色特征中的颜色空间量化方法进行改进,使量化后的结果更加符合人眼的视觉特点。将改进后的算法应用于图像检索,将检索结果与算法改进前的检索结果进行了比较分析,证明改进后的算法具有一定的效果。通常的基于颜色特征的图像检索系统,都只是根据图像的全局颜色特征进行匹配检索,忽略了图像颜色的空间信息,本文在考虑图像颜色空间信息的同时,借鉴图像纹理特征的处理分析方法,提出了主颜色纹理概念并将其应用于图像特征提取。该新算法将图像纹理分析方法应用于颜色特征分析方法中,综合利用了两种方法分析图像特征的优点。将该算法应用于图像检索中,并对图像检索结果与改进前算法检索结果进行了分析比较。图像纹理特征分析也是图像检索中一种应用非常广泛的技术,本文分析了图像的纹理特征特点,介绍了纹理特征的描述和纹理特征的提取方法,研究了利用纹理特征进行图像检索的方法,对纹理特征提取分析中的共生矩阵进行了深入的研究。在此基础上,本文提出一种较简单的与图像纹理相关的基于图像频域特征的图像检索方法,该方法具有简单,计算复杂度小等特点。将该方法应用于标准指纹图像库进行指纹检索,实践证明该方法非常有效,具有较高的检索准确度。本文设计了一个图像检索系统框架,实现了基于颜色主色调、图像频域信息特征的图像检索方法。介绍了本系统的工作流程和原理,对基于内容图像检索的数据库系统进行了分析与设计。采用本检索系统对本文涉及到的各种基于特征图像检索方法进行了程序上的实现并给出检索结果。