目前,兵器工业某研究所自然环境试验中心对材料表面腐蚀特征进行共享和管理主要是通过文本检索的方法。文本检索方法受人的差异和经验等因素的影响,首先,难以保证检索结果的可靠性,其次,材料腐蚀状况的相似性使得图像库本来就存在着许多相似图像,最后在目前计算机信息时代背景下,腐蚀图像日益增多,关键字检索方式也难以适应用户需求。近年来,本体理论在图像检索领域引起了越来越广泛的重视。本文首先介绍了本体理论的相关内容,然后建立了一个较通用的用于全面描述材料腐蚀图像的本体模型,利用这个本体模型我们可以描述图像各方面的特征,并对图像进行本体的五元组描述。人们对图像的理解难以直接从低层视觉特征获得,这就需要对图像的语义进行深入分析,使计算机能够理解基于人类认知的相似性。为此我们结合本体,提出了基于本体的图像检索框架,通过基于本体的语义扩展,弥补了语义查询过程中的信息不足;通过本体,定义图像的语义概念之间的关系。图像本体模型包含视觉低层特征、高层语义概念,既能充分利用图像本身的低层特征,又能符合人的图像视觉理解,从而填补视觉低层特征与高层语义之间的“语义鸿沟”;在其他研究人员的启发下,本文对分水岭算法做了进一步的改进,在保证分割效果基本不变的情况下降低了时间复杂度。为了实现图像的高层语义特征的自动提取,本文介绍了支持向量机基本理论并利用支持向量机将图像的底层特征映射到本体中的高层语义概念,这样,我们将从图像的底层特征自动获取图像的语义注释信息。最后,本文利用本体构建工具protégé、系统规则、自定义规则以及自己设计的材料腐蚀图像领域本体模型设计了一个基于本体的材料腐蚀图像检索系统,本文尝试为本体在信息检索系统中的应用开拓新的思路。但是由于时间等诸多原因,本文研究内容尚处于基础性的阶段,进一步遵照标准应用本体技术,创建实用、可靠的信息检索系统,还有待相关研究人员的进一步工作。