科学技术的迅速发展使我们徜徉于信息时代的海洋中。视频聊天、网上购物、远程控制等新兴技术给我们日常生活带来快捷便利的同时,数字信息每天也以惊人的速度激增,海量的图像、视频、语音等数据给我们日常存储、管理、访问信息提出了前所未有的挑战。数字图像作为一种信息量丰富、表现直观、易于理解的信息表现形式,有着其他信息载体无法比拟的优势。但随着图像信息量的不断增大、图像库规模的不断扩充,如何有效的管理和访问图像信息已成为人们亟待解决的问题。基于内容的图像检索技术应运而生,以其高效的检索速度及准确的查询精度,成为近些年来图像检索领域研究的热点,具有广阔的应用前景。基于内容的图像检索技术是通过提取图像的颜色、纹理、形状及空间关系等底层视觉特征进行相似度度量以实现检索目的。根据查询图像在大图像集中进行检索,实现了基于图像视觉内容特征的检索,更符合人类的视觉感知。本文在归纳总结前人研究成果基础上,对图像的颜色和形状特征进行了深入研究,并实现了一种更高效的多特征融合图像检索系统。该系统分为两个阶段：第一阶段是基于图像颜色特征对图像库进行初检索,确定图像类,从而缩小检索范围；第二阶段是在确定的某一图像类内,融合图像形状特征进行二次检索,以提高检索准确率。这样既包含了多特征融合方法在检索精度上的优越性,又更进一步提高了检索效率。在颜色提取方面,把全局颜色直方图与分块颜色直方图加权处理,这样既包含了图像整体颜色分布情况,又增添了颜色空间分布信息；同时分析比较了图像分块中矩形分块与圆环分块的优劣,提出了一种等面积圆环分块方法,这样以最少的分块数包含尽可能多的图像中心区域主体目标,节省了存储空间,减小了计算量,突出了图像主体。在形状特征提取上,从基于边缘和基于区域两个方面对图像形状进行描述,分析比较了Hu矩、傅里叶描述子、边界方向直方图等多种形状特征提取方法。采用简单有效的边界方向直方图法获取形状信息。最终通过两个阶段实现了基于颜色和形状特征相融合的图像检索,仿真实验验证了本文算法的有效性和优越性。