基于内容的图像检索技术可分为基于形状、纹理、颜色等特征的检索。在许多领域有非常广阔的应用前景。小波分析是一种应用很广泛的图像处理工具。图像经小波变换后，产生的小波系数能够很好的表征图像的信息的局部特征。本文主要研究小波分析在基于内容的图像检索方面的应用，重点是利用小波分析提取图像的形状特征、纹理特征来进行图像检索。　　 (1)基于小波变换的图像检索新方法。首先，对原图像进行小波变换，提取每层的低频子图像，分别求出它们模极大值的平均值和原图像的模极大值的平均值；其次，将它们分别做为下一层的阈值，找出每层的边缘图像；最后，计算边缘图像的7个不变矩之间的欧氏距离，从而检索出相似的图像。通过实验可以看到，此方法的查询结果优于其他两种算法。　　 (2)由于提升小波具有快速性和多尺度等特性，所以本文提出了基于提升小波的图像检索新方法。首先，对原图像进行提升小波变换，通过模极大值来提取低频子图像的形状特征，其次，利用计算提升小波变换后得到的系数的均值和标准差，提取高频子图像的纹理特征；最后，将这两组特征向量组合并计算出它们之间的欧氏距离，检索出比较相似的图像。从对比实验可看出，此方法的查询结果明显优于文中所给的其他两种方法，具有很强的实用性和普遍性。