随着计算技术和国际互联网的飞速发展,包括图像在内的各种多媒体数据的数量正以惊人的速度增长。人们很容易在互联网杂乱无序的信息海洋中迷失方向,如何从中尽快地发现有用的信息是一个富有挑战性的问题。另外,信息数字化技术给人们带来方便的同时,也面临着如何有效地对海量数据,尤其是是图像类数据进行分析、存储和检索的问题。 本文对基于内容的图像检索的关键技术展开研究。首先全面分析了目前基于内容的图像检索的各种技术,重点讨论了图像内容的表示方法,同时介绍图像检索的一些共性技术以及其他一些相关的研究方向。在分析图像颜色特征的提取方法基础上,对图像内容的表示采用了基于颜色的量化和DCD信息提取的方法,从而实现用最少信息表达主要图像特征的图像检索方法。 相似度匹配算法和相关反馈两方面的研究。在文中,相似度匹配算法是以XM算法为基础,进一步研究了改进的EMD和MPHSM算法。本文还以颜色特征为基础,对相关反馈技术进行了研究。研究了相关反馈的设计思想,并以此实现了基于统一直方图的相关反馈方法。 同时,探讨了MPEG-7与数字水印技术在基于内容的图像检索中的综合应用。