随着多媒体、计算机、通信技术及Internet网络的迅速发展，视觉信息检索逐渐成为当前迫切需要解决的问题，而基于内容的图像检索是其中的一个重要方面。回顾图像检索技术的发展历程，我们发现只有结合图像的多种信息，特别是图像语义信息，才能使检索的能力尽可能接近人的理解水平。 本文围绕语义图像检索的应用背景和研究现状，重点研究在基于内容的图像检索系统中，如何能够结合人的高层语义理解进行检索。本文分析了构建语义图像检索系统的儿个关键技术，并且对其中的面向对象的图像内容表示模型和图像语义抽象层次、图像语义提取方法，以及词义扩展的需求及应用，分别作了详尽的阐述。本文取得了一些有价值的研究成果：1.在研究基于区域对象的图像检索过程中，提出了应用机器转换模型获取图像对象的高层语义，从而进行语义查询的新方法； 2.在词义扩展方面，在本文的系统中利用语言学工具WordNet可以获取词义间关系的功能，实现了在有限知识的前提下利用更多词汇进行查询的需求，从另一个侧面增加了系统的功能； 3.在应用低层特征方面，针对传统的图像库格式不统一，应用了MPEG-7图像特征描述符对低层特征进行描述。 总之，在现有技术和实验室条什的前提下，本研究在一定程度上缩小了“语义鸿沟”的距离，为基于语义的图像检索开辟了新的思路，为后续基于语义内容的研究打下了良好的基础。