随着我国加入WTO，国民经济不断发展，国内企业越来越认识到商标的重要性，并逐步将商标专利提升到企业战略的高度。目前一些依赖分类和文本标注方法的商标查询系统面对百万级以上的商标注册量和申请量，已经无法进行有效地处理。基于图像内容的检索方法不仅省时省力，而且能避免对于图像内容过于主观和片面的描述，更能在图像发生平移、旋转、缩放等一系列变换下，有效获取图像特征不变量，在商标检索领域有广阔的应用前景。　　 本文主要研究基于内容的商标图像检索方法，包括：基于边界的形状描述方法、基于区域的形状描述方法和基于组合特征的描述方法等。具体而言，本文的主要工作和贡献如下：　　 1、概述了在线图像检索技术，包括基于搜索引擎的图像检索技术和基于图像库的图像检索技术，并对现有的图像检索系统的现状及发展前景进行了分析。　　 2、研究了基于形状边界的图像描述方法，综合比较了各种基于离散变换的描述方法，包括傅立叶变换、小波变换以及多尺度变换等。其中，基于多尺度变换的方法能结合人类视觉的多尺度特性，有效地提高商标检索的效率。　　 3、深入研究了基于形状区域的图像描述方法，提出了一种基于同心圆分割策略提取子区域二维图像熵的方法，此方法使得抽取的形状特征能较好的反应形状的全局和局部信息，目前尚未被其他的研究工作采用。　　 4、利用上述理论基础，将基于颜色的特征和基于形状的特征进行融合，开发出适用于中国法律法规的基于内容的在线商标图像检索系统。本系统结合MATLAB高速的数据处理能力和基于web的交互技术，充分考虑检索精度和检索效率的平衡，具有较低的计算复杂度，而又能很好地描述图像特征。