随着计算机技术、多媒体技术以及Internet技术的发展，大规模的图像数据库已经出现。目前，如何有效地、快速地从现有的图像数据库中检索出需要的图像是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题。基于内容的图像检索技术的研究正是为了解决这一问题，包括如何利用自动获取的图像特征，从图像数据库中检索出相关图像的。近年来，此项技术吸引了大批研究者的关注，成为计算机图形处理领域研究的热点之一。　　 本论文首先对图像检索的研究背景，发展过程进行回顾，紧紧围绕基于内容图像检索中的一些关键技术，包括提取图像特征、图像间相似度的度量等技术，进行了一些相关的研究工作。具体如下：　　 1、系统地论述了图像检索技术的发展现状，总结了图像检索的一些关键技术。　　 2、对小波分析理论作了简要介绍，主要包括：小波的定义、性质，小波在数字图像处理中的应用；接着介绍了，多分辨率分析，Mallat算法以及二维不可分小波等理论。　　 3、针对传统可分小波滤波器提取细节特征的不充分性，在对子带小波系数分布的统计特性进行分析的基础上，研究了基于不可分小波变换及广义高斯模型方法的图像检索算法。　　 4、描述了局部二值模型(LBP)算法，在此基础上.采用了采用”Uniform”形式的LBP算法，通过建立局部方差和局部纹理的联合分布模型，利用Log-likelihood距离对纹理图像检索有很好效果，并且较好的应用在旋转纹理图像检索当中。　　 5、结合小波方法和LBP方法的优点，提出了融合小波统计特征及LBP特征的图像检索算法，通过实验证明：该算法大大提高了检索精度，是一种非常有效的纹理图像检索算法。