卫星云图具有观测范围广、观测频次高的特点，是重要的气象分析资料。历史卫星云图中包含有丰富天气系统，若能检索到与当前云图相似的历史云图，可以对气象预测提供一定的帮助。本文采用基于内容的图像检索技术设计卫星云图检索系统，提取图像的底层信息作为卫星云图的特征向量，进行图像检索。卫星云图中包括云层、陆地和海洋信息，其中有效的信息仅为云层信息。本文选取模糊C均值聚类方法提取云层信息，该方法存在随机选取初始聚类中心的缺点，而且受初值的影响易陷入局部最优解。为此将全局性良好的粒子群优化算法引入聚类算法中，克服了初始聚类中心对全局收敛性的影响，并通过阴影集算法剔除聚类迭代过程中的边界值和异常值，提高云层提取的速度。在提取出云系信息的基础上，采用灰度直方图法提取图像的灰度特征，针对灰度直方图法丢失位置信息的缺点，本文将卫星云图图像分块提取灰度特征以提高特征提取的准确性。在采用灰度共生矩阵法提取图像纹理特征的基础上，将二维共生矩阵中像素对简化为像素灰度值的差，降低矩阵维数，简化计算过程。形状是卫星云图的重要特征之一，本文在提取出主要云系的基础上，采用图像形态学的开运算和闭运算去除云系中的孤立点和孔洞，规范云系形状，最后使用几何不变矩方法提取云系的形状特征。灰度特征、纹理特征和形状特征均从单一方面反映卫星云图的内容属性，为使各特征相互融合全面反映卫星云图的内容，本文根据不同的天气情况设置各特征的权重值进行加权求和以获得综合特征。在卫星云图特征提取的基础上，本文设计实现了基于内容的卫星云图检索系统，该系统具有友好的人机界面，包括用户接口模块、图像特征提取模块、数据库存取模块、图像检索反馈模块。并通过实验证明，本系统具有较高的查准率和序列紧密度，有较好的检索性能。