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在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的推动下,基于内容的图像检索技术已经成为当前的一个研究热点。本文针对这一课题,分别在基于颜色、纹理和形状的检索技术方面进行深入研究和探讨,归纳和总结了各种特征提取和相似性匹配的诸多算法,给出了各算法之间的比较并选择部分基于颜色和形状特征的特征提取算法进行了实验。 针对基于颜色的图像检索方法,本文给出了一种根据图像颜色变化剧烈程度而动态确定量化级数的方法,而后再采用图像相关图的方法进行特征提取。针对基于形状的图像检索,在本文中,首先利用Log算子对图像进行边缘提取,再采用基于二维极坐标的傅立叶描述子进行形状特征描述,进而利用特征向量内积的方法进行相似性度量。该方法不仅可以提取到图像的轮廓特征,还能捕捉到轮廓所包围的区域特征,具有通用性。针对基于纹理的图像检索,本文只给出了部分常用的纹理特征提取算法的比较和介绍。从实验结果看,本文所采用的算法折中考虑了计算量和检索效率,具有较好的检索性能。