基于内容的图像检索(CBIR, Content-Based Image Retrieval)是一种利用图像的视觉特征(颜色、纹理、形状等)进行检索的技术。CBIR的目的就是快速、准确的从图像数据库中,查找特定图像。利用CBIR可以使管理者从大量的单调的人工管理工作中解放出来,实现管理工作的无人干预。由于数据库技术和网络技术的发展,对图像数据库的查询和管理成了一个迫在眉睫的研究课题,CBIR己成为国内外的一个研究热点。本文对基于内容图像检索技术做了广泛和深入的研究,首先介绍了其研究现状和存在问题,详尽地介绍了颜色、形状、纹理特征提取方法,同时也阐述了特征提取技术及相似性度量技术。在此基础上,提出了一种新的综合颜色和纹理的改进算法。通过与其它经典图像检索方法的比较,验证了算法的可行性,也说明了综合利用多种特征检索方法比利用单一特征要好。本文设计并开发了算法测试平台及基于内容的图像检索实验原型系统,是一个实验性的框架系统。实验系统使用的操作平台是Microsoft Windows XP Professional,开发工具为Visual C++ 6.0。在检索系统中,对一些经典的基于内容图像检索算法和本文提出的综合利用颜色和纹理特征的改进检索算法进行实验,均取得令人满意的实验效果,对今后的研究具有一定的理论意义和实用价值。