基于内容的图像检索(CBIR, Contend based image retrival)是当前计算机视觉领中域的重要研究热点，它是科学技术的进步发展和推广应用，在图像数据库日益增长，图像种类多样和数量急剧膨胀的情况下，为满足快速，准确的搜索用户所需的图像资源的需求而逐步受到重视。该技术利用图像自身固有的颜色，纹理，形状等低层视觉特征来描述图像内容特征，再根据图像的特征来度量图像间的相似性，从而完成图像检索。显然,准确，有效的提取图像底层视觉特征是CBIR中极其重要，近年来基于单一特征的图像检索技术已经有了一定的研究成果，而单一特征不能完整地表示图像内容，因此结合两种或多种特征来提高检索精度成为一种可行的方法。但是如何有效地结合多种不同的特征，以彼此互补地完整的表示图像内容，并检索出符合人眼视觉感知的图像，是一个值得进一步研究的热点问题。文中以视觉重要的图像边缘轮廓为基础，针对如何有效地提取图像特征进行了研究，并利用小波变换的多尺度特性，实现了特征提取算法的改进，提出了结合彩色边缘综合特征的图像检索算法。本文算法中边缘的质量直接影响检索效率，而二进小波介于连续小波和离散小波之间，是一种本身带有强烈方向性的小波函数，有平移不变性，可以有效避免非线性变换引起的视觉形变，具有一定的抗噪能力，这使得它在图像的奇异性检测和特征提取方面得到了广泛的应用。所以，本文选择性能优好的二进小波滤波器，再通过二进小波变换模极大值法提取了图像彩色边缘。对于颜色特征的提取，选择符合人眼视觉特征的HSV颜色模型，并将其量化为256维，以彩色边缘点集合的重心作为圆心，将图像空间按边缘点的分布划分为一系列同心圆环。分别对每个圆环区域计算颜色直方图，得到环形颜色直方图。环形颜色直方图保持对图像旋转及平移变换的前提下，克服了传统颜色直方图没有空间信息的缺点。对于形状特征的提取，以彩色边缘几何重心作为圆心，将图像空间划分为一系列同心圆环，由内到外分别计算每个圆环中边缘点的小波模极大值之和，然后构造小波模极大值环形直方图，其次对边缘像素点的梯度方向进行统计得到边缘梯度方向直方图，并进行归一化处理，即可得图像形状特征。最后综合利用上述全面反映边缘轮廓信息的三种直方图来描述图像内容特征，并在公共标准图像库中在MATLAB环境下进行仿真实验。实验结果表明，所提取的特征向量自然地包含了多种底层信息，从而全面互补地表示了图像内容，并通过与目前的同类算法进行比较可知。该算法不仅具有更好的查准率和查全率，而且对图像中存在的光照变化和几何变化（尺度，平移，旋转等）具有较强的鲁棒性。