随着多媒体技术、互联网业以及数字成像技术的飞速发展,在人们的日常生活中、在教育、军事、科研、工业等许多行业中都产生了大量的数字图像,对图像的使用越来越多、范围越来越广。在这种情况下,迫切需要一种对数字图像进行有效的管理和检索的手段。基于内容的图像检索就是这为解决这一问题而出现的一个研究领域。 在许多机器视觉系统中,图像是一种必不可少的输入信息,对图像进行处理和分析就成了机器视觉中的关键问题。 针对这样的背景,本文研究了图像中目标形状的分析技术,并对利用形状特征进行图像检索进行了探讨。 二维形状的傅立叶描述符是形状分析中的一个代表性的方法,有许多不同的边界标记函数可以用来提取傅立叶描述符。本文对这种方法进行了深入的比较研究,分析了基于不同标记函数的傅立叶描述符的检索性能。针对皮革CAM系统中的实际需要选择了一种适合于鞋样匹配的描述方法。 提出了一种基于链码的傅立叶描述符,研究了这种描述符的归一化处理方法,并通过实验分析了它的性能。这种描述符具有很好的数据保持性,即能够很好的恢复形状。但是对于形状识别还有一定的缺陷。 设计开发了一个基于内容的图像检索系统,该系统提供例子图像查询,可以根据图像的颜色、纹理和形状特征进行检索。该系统对图像检索系统的构建是一次有益的尝试。采用设计模式使得系统具有很好的扩展性和复用性。