随着数字图像数量的急剧增长，如何高效、快速地从海量图像数据中检索出用户所需的信息是当前图像应用领域的一个重要问题。本文探讨了基于内容的图像检索(CBIR，Content-Based Image Retrieval)通用技术中的重要问题，结合当前的研究趋势，重点研究了将颜色特征与空间信息结合的基于区域的图像检索方法，并构建了一个基于内容的图像检索系统，通过大量实验，验证了方案的合理性。　　 首先本文对颜色空间、颜色直方图和颜色直方图匹配方法等问题进行讨论，并通过试验比较其用于图像检索时的优劣性。其次，对于图像样本进行颜色空间的非均匀量化，在保持精度的前提下，通过降低颜色特征的维数达到节省颜色存储空间，提高检索速度的目的。再次，针对颜色直方图方法只考虑了颜色集合在图像上的分布，并没有考虑图像物体的形状、大小、位置，只考虑颜色在图像整体上的分布，并没有考虑颜色在图像局部上的分布等缺点，本文采取了具有重叠区域的等面积环形的图像分割方法和基于区域生长法的图像分割方法，并重点对分割以及匹配算法进行了说明。然后探讨了基于本文算法的图像检索系统的设计与实现问题，并通过实验证明本算法在图像查准率与查全率方面相对于颜色直方图检索方法的优越性。最后，在VC++6.0环境下实现针对本文算法的图像检索系统设计。