随着图像等多媒体资源的日益丰富,传统检索方式已不能再满足检索需求,为了便于图像的检索,基于内容的图像检索技术应运而生。本文在分析总结现有的基于内容的检索技术的基础上分别从颜色特征、纹理特征和形状特征三方面详细分析了现有的特征提取方法。构建了一个实用的图像检索系统。在此基础上提出了基于颜色和形状特征进行图像检索的新算法。本文主要研究内容如下：首先,在图像特征提取方面,分别对颜色、纹理和形状三个图像特征进行了分析和研究,并实现了几种常见的特征提取方法。其次,在研究颜色特征的基础上提出了一种基于显著兴趣点结合颜色矩和距离直方图进行图像检索的新算法,该方法将兴趣点作为图像中用户关注的主要视觉线索,结合颜色特征进行图像检索。包括显著兴趣点检测、距离直方图和颜色矩的特征提取三个步骤,既利用了兴趣点的局部颜色特征,又考虑了兴趣点间的空间距离关系,克服了传统颜色矩没有空间位置信息的缺陷。实验结果表明,该方法实现简单,有效提高了图像检索的效率最后,提出了基于形状特征进行图像检索的新算法。该方法首先利用偏微分方程中的GAC模型提取出图像的轮廓,在此基础上计算图像轮廓的Hu不变矩,作为图像特征的描述子进行图像检索。在数值实现上,通过对Gaussian函数以及差分运算的讨论,简化了图像的平滑预处理和图像梯度的计算,提高了运算速度。实验表明,该方法具有对尺度、旋转的不变性。