近年来,对基于内容的图像检索技术的研究如火如荼,各种理论和应用成果不断涌现。与此同时,电子商务技术的迅速发展催生了一种新的购物方式——网络购物,各种类型的网络购物平台层出不穷,这为基于内容的图像检索技术提供了一个崭新的应用领域。为了实现基于内容的图像检索技术与网络购物的结合,本文对利用基于内容的图像检索技术检索多类商品图像进行了探索。首先,本文对颜色和纹理特征的典型提取方法和相似性度量方法进行了研究,并且在传统边缘直方图特征提取方法的基础上,结合多类商品图像的特点提出了一种突出对象边缘直方图特征提取方法。其次,本文对颜色和纹理特征的自身特点以及颜色和纹理综合特征的特点进行了分析,并且在此基础上提出了一种综合颜色和纹理特征的多类商品图像检索方法。最后,本文设计并实现了一个商品图像检索实验系统,并利用此系统对本文提出的方法进行了实验验证。实验结果表明:第一,对于多类自然图像检索,颜色特征的检索性能优于纹理特征,然而对于多类商品图像检索,纹理特征优于颜色特征;第二,对于多类商品图像检索,本文提出的突出对象边缘直方图较之传统的边缘直方图具有更好的查全-查准曲线,并且在查全率为0.4时,前者的平均查准率高于后者5%;第三,本文提出的综合颜色和纹理特征的商品图像检索方法较之单一特征具有更好的查全-查准曲线,并且在查全率为0.4时,前者的平均查准率高于后者3%。通过上述的实验结果可以得出如下结论:第一,对于多类商品图像检索,纹理特征较之颜色特征具有更好的检索性能,特别是边缘特征检索效果最佳;第二,结合商品图像的特点对传统边缘特征进行改进可以进一步提高检索性能;第三,利用综合多种不同类型的特征可以进一步提高检索性能。