随着遥感卫星的增多,传感类型的增多,以及高光谱、高分辨率、偏振等新型遥感器的出现,遥感影像的数据量急剧增加,但与之对应的却是遥感图像检索理论和技术的严重滞后。因此,如何从海量遥感图像库中快速准确地检索到需要的图像具有十分重要的意义。本文从日益增加的遥感图像数据需要高效的管理和检索方法出发,论述基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval, CBIR)的研究内容和技术发展状况,分析遥感图像库内容检索的研究现状以及存在的主要问题,研究有效提取图像低层特征以及快速、准确地进行检索等的相关算法和技术。首先,本文在论述了遥感图像数据库技术、特征提取、相似性度量、相关反馈基础上,深入研究了颜色、纹理及形状等特征提取的相关算法。提出了一种改进的颜色聚合向量算法,提出了一种基于小区域去除的形状描述子提取。其次,提出了基于控制工程思想的“前馈相似性度量”方法,通过提取参考图像的“显著特征”,决定不同视觉特征向量在相似性度量中的权值,减少用户输入,提高图像检索系统智能化的程度。并给出相应的比较和评价。最后,本文实现了一个基于内容的遥感图像数据库检索的原型系统。