随着各种医学成像技术和医疗设备(如CT、X-Ray、MRI)的广泛使用,医院每天都有大量的医学图像产生,医学图像数据库成为计算机辅助诊断和预防医学的重要组成部分。以人工的方式从庞大的医学图像数据库中寻找特定的图像是很困难的,所以,我们需要使用计算机对医学图像进行准确有效的检索。基于内容的图像检索是目前计算机图像检索研究的热点,它不同于传统的文本检索,因此将其应用于医学图像领域具有重要意义。医学图像的特征提取和特征的相似性度量是进行基于内容的医学图像检索最关键的技术。如何有效的提取能够反映图像高层语义的低层特征以及如何使用这些特征进行相似性匹配,对于基于内容的医学图像检索是至关重要的。另外,对检索结果使用相关反馈技术进行优化对基于内容的医学图像检索也具有重要的意义。本文在系统的分析了基于内容的图像检索关键技术的基础上,详细阐述了基于共生矩阵的纹理特征提取方法。针对医学图像,本文提出了基于灰度-单元差分共生矩阵和基于灰度-小波共生矩阵的纹理特征提取方法,并与已有的灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵进行了实验比较,验证了本文提出的两种方法的有效性。最后设计实现了一个基于欧式距离的医学图像检索系统。