互联网尤其是3G移动网络的发展和推广使得各种信息的传输更加便捷和快速,数据可以在互联网中任意两点之间通过各种各样的媒介进行传输。这使得人们共享数据信息和资源更加的方便,但是与此同时不良数据信息也鱼珠混杂进入用户的视野,这些信息可能毒害着用户特别是青少年的思想。不良信息尤其是色情图片通过网络传输到达用户终端,给人们的生活带来了各种的烦恼和困扰,而在个人终端过滤这些信息是解决该问题的重要手段,这也是本论文研究的内容。本论文主要是针对在互联网中如何来过滤不良图片的方法进行了研究和对应的系统进行设计,其中重点描述了通过基于图片的内容来识别不良图片的方法达到过滤的目的。其主要思想是首先通过对网络中获取的图片进行预处理、边缘检测和区域提取把图片中的主要的区域分割出来,并逐一对这些区域进行识别判断。如果识别出区域中包含人体信息,则对这些区域进行人体部位识别,对各个区域进行分类,然后通过图像中人体的几何、拓扑和肤色属性对区域进行重组和语义分析,最终判断出其是否为不良图片。本论文对图片识别中所用的方法逐一的分析,包括图像的预处理,图像的分割,图像的感兴趣区域提取,图像的特征值分析和图像的模式识别分类算法。最后本文针对不良图片识别系统提出了模型和算法设计,并通过实验验证,结果显示该方法具有较好的识别效率和正确的判断率,能够满足实际应用的需求。