随着各种数字设备的不断发展，海量图像信息涌入人们的生活，如何有效地检索和识别所需要的信息成为了人们越来越关心的问题。文本检索已经不能满足人们的需求，因此，越来越多的国内外学者专注研究基于内容的图像检索技术。表征图像内容的特征主要包括颜色、纹理、和形状等，由于形状更加符合人类视觉辨别物体的习惯，因此，形状特征备受关注。对形状的表示和描述是基于形状图像检索的核心问题，形状特征的复杂性和语义鸿沟的存在，使得形状检索的实现具有一定的难度。因此，研究基于形状的图像检索具有十分重要的意义。首先，对基于内容图像检索的发展和关键技术作了概述和分析，其中对形状检索进行了更为深入的理论研究。在已有的研究成果基础上，提出了一种区域特征和轮廓特征相结合的图像检索方法，选取Zernike矩作为区域特征，选取PGH（成对几何直方图）和质心距离直方图作为轮廓特征，区域特征描述形状的整体信息，轮廓特征描述图像的细节信息，提取两类特征向量，两者结合，作为本文图像检索方法的特征描述。然后引入了用户反馈机制到图像检索中。用户对首次检索结果进行评价，根据评价结果判断用户更重视的图像特征，调整两种特征的权重，提高被重视特征所占权重，再次检索。最后，在基于上述算法研究的基础上，实现了一个图像检索原型系统，并对多特征结合的检索效果和反馈之后的检索效果进行了性能评价。实验表明，本文提出的多特征结合方法的检索效果比单一特征效果好，用户反馈机制在一定程度上消除了语义鸿沟。