基于内容的图像检索是图像检索技术发展的一个重要方向,是管理海量数字图像和视频信息的一种有效手段,其本质是利用图像特有的理解方式来实现自动查找,实现的是一对多的相似查找。本文重点研究以图像边缘特征和颜色特征为模型的检索算法,主要内容包括:首先介绍基于内容的图像检索技术,总结了颜色特征、纹理特征和形状特征的表达方式和提取方法,并对图像检索预处理的图像分割与像素分类作了研究,分析了现有检索算法的局限性与不足之处。提出了两种综合利用图像边缘结构特征与颜色特征的图像检索算法。(1)基于Canny算子提取图像边缘与颜色目标定位的图像检索算法。(2)基于小波域提取图像边缘与颜色目标定位的图像检索算法。这两种算法分别利用Canny空间算子与小波变换域两种边缘提取方法对图像的形状特征进行描述,在待检索图像库中查找到与示例图像边缘相关度大的图像,构成一个新的检索图像库,然后再利用主颜色划分图像目标,利用有效的目标部分进行相似匹配,完成对示例图像的检索,仿真实验证明,这种结构的检索算法可以有效捕捉边缘信息,提高检索性能。本文对边缘的提取不作为目标分割的手段,仅视为反映图像几何结构分布的低层次特征,而且引入小波域变换,避免了因图像理解的目标分割上的困难,有效地反映了图像的结构分布,提高了图像检索抗干扰性。