图像检索技术在网络大发展及人们对读图的强烈渴望的背景下成为学术界研究的一个热点。建立图像检索系统的关键技术包括：图像采集、图像及其相关信息的自动归档技术、建立完备的图像库及特征数据库，图像特征提取，相似性匹配，图像检索系统的用户接口设计，检索系统平台架构几个主要部分。本文对建立文化遗产图像检索系统涉及到的关键技术展开了研究。 本文主要的贡献是1)采集了大量文化遗产图像，建成了一个具有一定规模的文化遗产图像数据库、图像特征库；2)设计并实现了图像及其信息的自动归档；3)首次将基于内容的图像特征引入文化遗产图像检索领域中来；4)针对文化遗产图像的特征，提出了一种改进的图像内容描述方法；5)提出了一种基于改进的图像内容描述方法实现感兴趣区的图像检索的方法，设计了新的相似性匹配算法；6)实现了一个具有高度灵活性的基于Web的文化遗产图像检索系统。 在文化遗产图像特征描述方面，根据文化遗产图像大多具有明显分块的特征，本文选取分块颜色直方图特征提取算法进行改进。改进的分块颜色直方图特征提取算法根据信息论原理，利用信息增益来自动选择图像分块方案，解决了传统分块颜色直方图特征提取时采用统一分块方案造成的不好的分割(景观的主体部分被分割)的问题，使提取的图像特征更接近人的主观意愿。实验证实，改进的分块颜色直方图比传统分块颜色直方图的检索的查全率和准确度都有提高。 在基于感兴趣区的图像检索方面，选取改进的分块颜色直方图作为匹配特征，设计了将用户提交的感兴趣区与图像库中文化遗产图像每一块的相似性距离的最小值作为检索图像与库中图像的最终距离，取代传统相似性距离度量方法，从而保持了检索的旋转不变性，即无论感兴趣区图像处于备选图像的哪一个区域，都可以准确地获取含有感兴趣区图像的所有图像。 最后本文设计并构建了一种基于浏览器/服务器结构的文化遗产图像检索系统—CHIR，给出了完全基于Java的系统实现方案。系统具有实用性，同时具有较强的灵活性、可扩展性。实验系统的运行结果证明了方案的可行性。