随着互联网的高速发展，多媒体信息的急剧增加，人们迫切希望能够快速高效地获取所需要的多媒体信息。因而，有效地组织、管理和检索大规模的多媒体信息就成为了急需解决的问题，其中对于图像信息的检索则是人们最为关注的焦点。但是现有的图像检索系统大多只提供了基于图像的描述关键字的检索，却忽略了另外一个重要的信息来源——图像的内容。基于内容的图像检索技术是当今多媒体技术一个研究热点，国内外的许多研究机构都在从事这方面的研究并取得了一定的研究成果。所谓基于内容的图像检索，是指根据图像中物体(或区域)的颜色、形状、纹理等特征以及这些特征的组合来查询图像。在基于内容的图像检索中，颜色又是图像非常重要的视觉特征，是图像内容组成的基本要素，是人识别图像的主要感知特性之一，因而利用颜色特征进行图像检索的技术受到重视，并最早得到应用。利用颜色进行图像检索的方法又有很多种，其中最常用的是直方图法，另外还有参考颜色表法等。利用颜色特征的图像检索技术目前还基本处于研究阶段，其中还有许多关键的技术问题需要解决，主要涉及：颜色空间的表示、颜色特征的提取和基于颜色的相似性度量。本文针对基于颜色的图像检索技术进行了研究，选用了HSV颜色空间模型，并分析了HSV空间模型的量化；完成了对颜色特征表达及相似性度量方法的学习；对传统的基于颜色直方图特征的图像检索算法作了改进，提出了利用图像分块的思想，结合改进的相似度计算方法进行图像检索。改进算法采用符合人类视觉特性的HSV颜色空间来表示图像的颜色特性，借鉴传统直方图方法的检索原理，先给图像分块，然后根据图像不同位置的重要程度计算图像间的距离，完成图像的检索工作。论文的主要工作有：(1)分析了基于内容图像检索的发展现状及未来研究的热点问题。(2)介绍了基于内容图像检的系统结构及其检索过程。(3)对比几种常用的颜色空间模型，介绍了颜色空间之间的转换方法。(4)采用传统的直方图检索方法，并选用直方图相交距来计算两幅图像的距离，并以此做为两幅图像的相似度进行检索，得出检索结果。(5)对传统的直方图检索方法进行改进，采用分块的图像检索方法，对各个分块计算直方图，将所有分块的直方图距离进行加权求和，即为图像之间的距离，最终得出检索结果。(6)对两种方法的检索结果进行对比分析。