随着计算机技术和多媒体技术的迅速发展，以及互联网的蓬勃兴起，人们获取信息的方式发生了翻天覆地的变化，各种图像获取设备以及图像处理技术也随之飞快发展。从光学照相机到如今的数码相机，图像格式也由模拟图像变为数字图像，再加上计算机存储设备的容量也越来越大，一张普通的数码相机的存储卡都能存储几百甚至几千张的数字图像。在如此发达的技术支持下各种图像信息的数量大量增长，于是如何管理、存储、检索数字图像成为了当今计算机技术研究的热门方向。基于内容的图像检索研究则成为如今热门的研究方向之一，与传统的通过使用文字语言对图像特征进行描述的图像检索相比，基于内容的图像检索可以不依赖于图像作者对图像内容主观描述，而是直接通过图像的内容特征进行图像检索，从而使用户对图像的管理、存储和检索更加方便和高效。而数字图像的特征提取则基于内容的图像检索研究中的关键技术之一，图像特征提取主要包括图像特征描述、图像分割、图像识别匹配等。本文通过对SOIT图像提取方法的研究和分析，将SOIT方法提取的图像特征数据进行优化后使用基于XML的SVG矢量图技术使其能够应用在基于文本内容的图像检索中，以满足用户通过检索文本信息的方式对图像进行检索。本文做了如下工作：（1）研究分析了目前的基于内容的图像检索系统的特点，提出了基于文本内容的图像检索系统的思路和结构，并分析了其优势和意义；（2）分析SVG图像技术的特点，并将其应用于基于文本的图像内容检索中；（3）分析了SOIT图像特征提取算法的数据特点，提出了基于密度的方法和基于空间的方法优化SOIT算法的图像特征数据；（4）使用基于文本内容的图像检索系统对优化数据进行测试分析。