本文首先介绍了课题的意义和背景，对基于语义特征的颜色识别的研究现状进行了简单的分析。颜色特征是图像物理特征中最直接的视觉特征，相对于其他特征，颜色特征非常稳定，对于图像的平移、尺度、旋转等变化不敏感，具有很强的鲁棒性，且颜色特征计算简单。　　 随后，在基于语义特征的颜色识别研究中，本文对颜色识别研究的关键问题：颜色的表示、颜色特征的提取方法进行了讨论，由于图像的低层可视特征与高层语义特征之间存在着一道鸿沟(语义鸿沟)，人们不能直接理解由计算机自动生成的低层特征，另外，基于内容的颜色识别的性能极大地依赖于可视特征的提取和描述。如何解决低层可视特征与高层语义特征之间的语义鸿沟是近几十年来国际颜色科学界一直在研究的课题，最有效的方法是在低层可视特征和高层语义特征之间建立中间处理过程。本文以模糊集理论为依据，给出一种识别率高且算法简易的解决方案。它根据图像颜色量化后的RGB值，利用模糊聚类的最大最小法算出图像量化后的RGB值间的相似系数，建立模糊相似矩阵，然后再用最大树法进行聚类分析。最终在J2ME平台下对颜色进行实时识别。由于该方法直接从图像中得到色彩信息，不依赖于观察者的主观判断，因而客观性强，而且可以大大提高识别的速度。实验表明，该方法简单有效。　　 最后，本文对基于语义特征的颜色识别技术的研究和实现进行了总结，并提出了进一步研究的方向。