随着数字技术、计算机以及网络技术的普及和发展,数字图像资源越来越丰富,人们对图像检索系统的需求也越来越高,因而基于内容的图像检索技术应运而生。颜色特征是图像的基本特征之一,也是图像检索中应用最为广泛的视觉特征。与其他视觉特征相比,颜色特征的提取也相对简单,而且还具有平移,旋转和尺度不变性。它已成为图像分析的一个有力的工具。本文就着眼于图像的颜色特征在基于内容的图像检索中的重要作用,对现有的基于颜色特征的图像检索算法进行研究,并在此基础上提出了如下三种改进算法。(1)Rao等提出的环形颜色直方图算法及其一些改进算法不但加入了图像颜色的空间信息,还满足很好的旋转、平移和尺度不变性。但在利用该算法进行特征提取时,与图像中对象具有相似颜色的孤立颜色块对圆环的分割有很大的影响,进而影响了利用该算法进行图像检索的结果。本文提出改进算法,以颜色为i的所有像素到质心Oi的距离的平均值li为半径参数来对图像进行圆环的分割,以解决上述问题。(2)本文在位平面熵算法的基础上结合改进的环形颜色直方图算法提出了位平面颜色空间分布熵算法,在提取的图像特征中,进一步加入了图像每一个位平面的空间分布信息。(3)本文还提出了综合颜色矢量角提取的边缘特征与颜色空间分布熵算法,将颜色矢量角直方图算法同改进的环形颜色直方图算法相结合,不但考虑了图像的边缘区域的信息,也不丢失图像的平滑区域所包含的信息。最后,通过大量的实验验证了这三种新算法的有效性。