随着图像等多媒体资源的日益丰富,传统检索方式已不能再满足检索需求,为了便于图像的检索和识别,基于内容的图像检索技术应运而生。本文在分析总结现有的基于内容的检索技术的基础上,主要研究内容如下:本文首先围绕颜色空间(L~*a~*b~*、HSV、RGB)及各种颜色特征提取算法进行讨论。针对传统的颜色直方图统计法没有包含颜色空间信息的缺点,提出一种在L~*a~*b~*颜色空间划分子区域计算累加直方图的特征提取方法,并通过实验与其他颜色特征提取算法进行比较。其次,本文比较了两个纹理特征的提取算法:共生矩阵,Gabor小波。实验表明在频率域提取纹理特征Gabor小波的方法优于在空间域利用共生矩阵提取纹理特征的方法。第三,本文将L~*a~*b~*颜色空间划分子区域计算累加直方图的方法与Gabor小波的方法组合,提出了综合检索方法,实验表明可以取得较好的效果。第四,由于图像的低层视觉特征与高层概念的相关性较弱,且图像检索系统用户的主观性强。因此把用户模型嵌入到系统中,通过用户反馈来获得用户的检索意图是十分必要的。本文研究利用K均值聚类方法对检索得到的图像进行分类,通过两阶段提交对图像进行筛选,并利用相关反馈方法来调整权重。实验表明检索的准确率有了明显的提高。最后,通过对图像检索系统模型的分析与研究,设计并实现了一个图像检索原型系统。