随着多媒体技术及工业视觉的迅速发展,嵌入式的图像信息资源的检索已成为国内外研究的热点。基于各种嵌入式平台建立有效的图像描述和检索机制已成为迫切需要解决的问题,基于内容的图像检索技术应运而生。本文在对基于内容的图像检索技术进行研究分析的基础上,针对国内外现有技术中的不足或局限性,系统而深入地探讨了基于内容的图像检索通用技术中若干重要问题,提出了一套完整的解决方案,并基于嵌入式系统实现,通过大量实验,验证了方案的合理性。本文的研究工作主要有:在图像特征提取方面,详细分析研究了颜色、形状、纹理、空间关系等低层特征和图像语义等高层特征的多种提取方法,并在此基础上提出了若干优化策略:在颜色特征中采取自组织聚类方法优化像素点颜色量化过程,采取加权子块颜色对表法获取像素点空间信息;在基于形状的特征提取中提出了基于模糊C均值聚类分割的HU不变矩法和基于灰度阈值划分的Canny-T算法,并通过实验分析了两种改进分别适用的不同场合。在系统实现方面,实现了一个基于内容图像检索的嵌入式实验系统。该系统实现了基于颜色(颜色直方图、累积直方图)、形状(Sobel、Canny边缘检测下的边缘直方图)特征的经典方法检索以及基于文中的相关改进算法的检索。实验证明,文中的相关改进图像检索方法在一定程度上提高了图像检索的查准率和查全率,具有一定的理论和现实意义。