从20世纪70年代开始，检索技术日益发展，一开始是基于文本的图像检索，后来基于内容的图像检索渐渐地出现。目前，图像检索已经成为当今图像领域研究的热点，而基于内容的检索是图像检索的一个重要分支。基于内容的图像检索本质上是利用图像的视觉特征进行图像特征提取和图像匹配的过程，本文首先根据发展的背景介绍了基于内容的图像检索的由来，并简明扼要地描述了国内外的CBIR的发展，还说明了图像检索技术目前存在的一些主要问题；接下来探讨了基于内容的图像检索的重点内容，即图像特征的提取，然后用了三个章节分别介绍了基于单一的低层特征检索过程，第一步先选择合适的特征进行特征提取，然后在提取的特征的基本上选择合适的相似度计算，计算出图像的相似度，从而进行图像检索，低层特征主要包括了图像的颜色、纹理和形状三大特征；其次介绍了基于内容的图像检索系统实现方法，主要包括系统的功能描述、总体结构和主要流程。最后对本文的图像检索技术和实现方法进行了总结，指出了一些缺陷。通过实验并比较结果可得出，基于颜色、纹理和形状中的三者或两者的综合特征的图像检索比基于某一特征检索的效果要好，另外我们可以通过调整三种特征所占权值的大小来得到满意的检索效果。