计算机和互联网的普及使多媒体技术的运用越来越广泛,图像检索是多媒体技术应用的一个重要方面和研究领域。利用色彩、纹理、形状、空间分布等图像特征来实现图像检索是基于内容图像检索技术的主要特点,它通过对图像内容的底层表达和匹配来获得图像检索的结果。色彩和纹理是最直观的视觉特征,它们同属于图像的低层特征,是图像检索中主要依据的技术特征,本文重点研究了这两个特征在图像检索中的应用。对于色彩特征的处理主要采用了图像色彩的空间转换,色彩的量化,色彩的表达等技术方法。在RGB和HSV色彩空间下利用色彩直方图针对十种类别图像分别进行了实验,将同一类别图像在不同色彩空间下的检索结果和不同类别图像在同一色彩空间下的检索结果分别进行了对比分析；在纹理方面,针对三种方式的纹理描述采用几种不同的方法分别对上述十类图像进行图像检索实验。将同一类别图像在不同方法下的检索结果和不同类别图像在同一方法下的检索结果分别进行对比总结。使用单一特征进行图像检索有一定的局限性,为了弥补单一特征方法的不足之处,本文中将色彩和纹理特征按照不同的权重融合运用于多类图像的检索中,并对不同类别图像以及同一类别图像的检索结果进行了比较总结。另外,鉴于人类视觉对图像细微信息的不敏感,本文从图像压缩的角度出发,利用图像的多尺度表达和图像高斯金字塔减少冗余信息提高图像的检索速度,对于纹理特征明显的图像还可以提高图像的查准率。本文对十类图像在金字塔中的不同层次分别进行了检索实验,横向比较了同一层次上不同类别图像的检索结果,纵向比较了不同层次同一图像的检索结果,实验表明,对于自然图像,在不同压缩层次上进行图像检索其查准率的变化不大,但是能够提高图像的检索速度,而对于纹理图像,如岩石、树木、织物,在检索的时候查准率随着层次的提高而提高,便于区分岩石、树木等纹理,得到很好的效果,具有较强的适应性。本文在Matlab7.0和SQL Server 2000软件下设计实现了图像检索系统的实验环境,为相关研究提供了实验平台。