计算机技术、多媒体技术以及Internet技术的飞速发展产生大量的图像信息，如何有效、快速地从大规模的图像数据库中检索出需要的图像是一个目前急需解决的问题。基于内容的图像检索技术（Content Based Image Retrieval，CBIR）正是解决这一问题的有效途径，其研究如何有效获取图像低层特征，并从图像数据库中检索出相关图像。另一方面，由于信息的复杂多样，对其内容的描述缺乏统一标准，导致现有图像检索系统的通用性无法保证。MPEG-7标准的制订解决了这一问题，它对不同类型的多媒体信息建立一种标准化的描述，使快速、有效地查询和访问各种多媒体成为可能。　　 本文以提高图像检索性能为目标，研究了基于MPEG-7的图像检索方法，和图像语义标注方法，取得了一些有意义的研究成果，主要内容包括：　　 ●研究MPEG-7标准推荐的主颜色和纹理边缘直方图描述符，在改进纹理边缘直方图描述符提取算法的基础上，直接产生区域边缘直方图描述符，并与区域主颜色描述符一起应用于基于MPEG-7区域多特征的图像检索算法，实验结果显示该算法比SIMPLIcity算法在平均检索性能上提高了4.33％；　　 ●研究基于全局特征的图像检索方法，结合MPEG-7全局及区域特征的特点，提出采用全局主颜色、区域主颜色、区域边缘直方图描述图像内容并进行图像检索的方法，并开发了一个相应的图像检索系统，实验结果表明结合全局及区域特征检索比单独采用全局特征或单独采用区域特征的图像检索方法取得更优的检索准确率；　　 ●研究图像的语义标注方法，提出一种基于聚类和关键词筛选的图像语义标注方法，在基于低层特征对图像聚类的基础上，采用关键词筛选算法对聚类的标注词集进行筛选，借助Word Net挖掘关键词之间的联系，建立低层空间到高层空间的映射关系，实现图像语义标注，实验表明该方法对背景较简单、前景目标显著的图像具有较理想的语义标注效果，实验中获得的平均标注准确率为80.9％。