随着计算机技术的发展和WWW网的出现，需要生成、存储、传输、分析和存取的各种形态的多媒体信息呈爆炸性增长。面对浩瀚纷繁的信息海洋，人们迫切要求能够快速高效地获得所需要的信息，有力的多媒体信息检索工具和表现工具是必不可少的。基于内容的图象检索和多媒体同步模型是目前十分活跃的研究领域，开展这方面的研究具有十分重要的理论和现实意义。 图象分割是图象特征抽取的基础。在本文中，我们描述了图象的纹理谱特征，并提出了一种基于纹理谱特征的图象分割方法。它将纹理谱特征与区域生长算法结合起来，从而实现了无监督的纹理分割。纹理谱特征具有对方向性敏感等优点，实验表明基于纹理谱的图象分割取得了良好效果。 我们描述了基于纹理的图象检索的实现原理，包括灰度共生矩阵、灰度共生矩阵图象纹理特征的提取、旋转不变的特征抽取和基于纹理特征的图象检索系统的设计等。 由于高级概念和低级特征之间的差距和人的感觉主观性，传统的以计算机为中心的图象检索方法存在着严重的局限性。为了克服这种局限性，我们提出了使用相关反馈技术的交互式图象检索算法，并描述了图象对象模型、特征规范化过程和权重修改过程。 我们对多媒体同步进行了研究，分析和比较了各种多媒体同步规范。本文对OCPN模型进行了扩展，提出了一种基于时间Petri网的多媒体模型XOCPN。它可以对具有时间约束关系的多媒体合成进行规范描述，并具有支持灵活用户交互的能力。我们给出了处理异步用户交互的算法，并用示例加以说明。 我们提出了基于内容的图象检索系统的体系结构，给出了基于内容的图象检索系统的相似性计算方法和性能评价标准，以及空间关系的二维串表示和匹配算法。我们实现了基于内容的图象检索系统MIRES／IMAGE，描述了系统的总体结构以及查找引擎和客户前端，并给