商标图像检索是商标注册过程中商标查重的重要手段之一。本文对基于内容的商标图像检索技术和主流算法进行广泛深入的研究，继而提出了一种自适应的商标图像分层检索算法。针对商标图像的特殊性，本文首先定义了六个对旋转、缩放、平移和反色变换具有不变性的全局特征，给出其提取算法；通过特征组合提供了4种备选的粗分算法；对用户提交的查询示例，算法首先利用自适应的分支选择子算法对图像进行特征显著性分析，然后自动调用最佳的粗分算法进行第一层检索，滤除图片库中那些明显不相似的图像；对余下的图像，再利用距离分布直方图进行第二层的精确匹配。 该算法的主要创新点在于：基于形状特征的自适应的分层检索方法；针对商标图像的六个显著视觉特征的定义与提取；提出算法对反色变换的鲁棒性。 作为算法的测试平台，本文用VC++编程实现了一个基于示例查询的商标图像检索系统，图片库中收集了1400余张标准商标图案。算法测试部分通过四组实验，并与Hu不变矩方法和距离分布直方图方法进行对比，证明本文算法合理、有效，同时对图像旋转、缩放、平移和反色变换具有很好的不变性。