随着互联网和多媒体信息技术的快速发展,图像信息的数量急剧增加,使得人们获取和检索图像必须面对海量图像数据库。如何从海量的图像库中快速、有.效地检索到所需的资源已经成为图像检索技术研究领域中的热点问题。基于手绘草图的图像检索是基于内容的图像检索领域一个重要的研究方向。早期,图像检索主要是基于文本的,近年来,随着触摸屏技术在智能手机和平板电脑上的应用日益成熟,流畅的屏幕触控体验逐渐取代了传统机械键盘的部分功能,这种新的人机交互方式成为占据了主流地位的输入方式。用户可以根据自己的想法在触摸屏上手绘出草图。手绘草图作为人类思想和视觉的一种表现方式,不仅能表达用户的语义需求,而且非常直观。因此基于手绘草图的图像检索技术引起了越来越多的关注。这种检索方式主要是通过提取图像的低层特征来计算图像之间的特征相似性,最终找到相似的图像。这种方式简单直接,但是图像可以提取的只有形状信息。为了达到更高的检索效率,必须提取高效的底层形状特征,然后利用合适的模型来表达这些特征。本文对基于草图的图像检索相关技术进行了深入的研究,主要工作和创新点如下：(1)提出了一种融合信息熵和图像势能的手绘草图检索方法。该方法首先对目标像素点周围区域进行分块,根据提取的熵值得到图像的熵特征；然后根据每个像素点的位置得到其势能特征；最后结合熵和势能特征来实现草图检索。实验结果表明,该方法在大规模图像集上识别率上表现良好,验证了该方法的有效性。(2)提出了一种基于梯度方向直方图和信息熵的手绘草图检索方法。该方法首先以采样点为中心对图像进行划分,然后计算采样点的梯度方向累积得到各分块的方向直方图特征；然后根据熵值特征得到图像的熵特征；最后结合梯度方向直方图特征和熵特征来实现草图检索。实验结果显示,该方法在一定规模的图像集上取得了良好的识别率。