无线胶囊内镜(Wireless Capsule Endoscopy，WCE)是一种全新的医疗诊断技术，它能够方便医生观察病人的消化道信息。该胶囊是一种可吞服的小型摄像设备，病人吞服胶囊之后，胶囊拍摄人体消化道图片并返回。胶囊在人体内停留8个小时产生50000多张图像，因为图像数量过多，对于一个很有经验的医师，检查图片也是一个很费时的工作。　　因此本文的研究目标在于通过使用图像分析和计算机视觉的方法，减少医师检查图像时间。目前基于WCE图像的研究并不是很多，经过深入分析一些WCE图像分析的算法，通过分析比较，本文在以下4个方面进行了研究工作:　　1)胶囊内窥镜图像智能分析算法的调研:通过阅读相关文献，总结了当前主要的WCE图像分析算法，同时对比各种方法的优点和不足。　　2) WCE图像关键帧提取算法:针对胶囊内镜图像存在冗余帧的特点，提出一种新的关键帧提取算法，提取胶囊内镜图像的颜色特征与纹理特征，从而对图像序列进行分段，提出关联矩阵排名的算法提取代表帧，压缩冗余帧图像。　　3)基于内容的图像检索算法:提出了一种基于颜色和纹理融合特征的图像检索方法，结合WCE图像本身所具有的特征，融合特征能够有效结合不同的信息对图像进行描述，更加精确的表达图像的颜色分布信息和物理结构信息，从而更准确的查找出相似的图像。　　4) WCE图像分析软件系统:通过对以上算法的总结，设计并开发了一套智能软件分析系统，系统能够自动完成图像浏览增强、关键帧提取、图像检索以及出血检测等功能。