图像是视觉信息的表现形式和存储载体。随着多媒体、计算机、通讯技术及Internet的快速发展，图像的来源越来越广泛，图像数据库成为组织、表达、存储、查询和利用这些海量图像数据的主要手段。图像数据库研究的一个核心问题是图像检索，其中，基于内容的图像检索(CBIR)是当前国内外研究的热点之一。 本文采用了四种方法去检索图像，最后采用动态权值的方法去确定检索出的图像的最终排名。在基于统计特征方面利用主要成份分析的方法(PCA)和奇异值分解的方法(SVD)。在图像颜色分布方面提出了多分辨率动态光照主色方法。在基于角点表示图像内容形状方面，本文提出了利用图论中最优对集的思想和改进的Hausdorff算法去度量点集相似度的方法，在确定图像最终排名时，提出基于信息熵的权值动态调整方法。采用多特征的检索方法和图像排名的动态调整方法，提高了检索结果的鲁棒性。