随着Internet的发展,电子商务也日益发展壮大,越来越多的企业建立自已的商务网站达到在线交易的目的,电子商务的一个重要应用是实现了购物方式的转变,消费者只要点击进入网上商城就能看到成千上万的商品,图像是商品的主要表现形式,面对庞大的商品图像数据库,如何能帮助消费者找到自己满意的商品,成为我们研究的热点问题。图像特征的提取方便在海量图像数据库中查找用户所需要的图像。为此,本文主要研究图像特征提取相关问题,常用的图像特征有颜色,纹理,形状和空间关系等,本文着重研究图像的颜色特征,主要做了一下几方面的工作：(1)首先对图像进行丰题区域提取,先后采用了mean shift+svm和GrabCut算法,通过实验结果对比发现GrabCut算法的效果较好,相比于mean shift+svm算法,准确率提高了10%左右。(2)接着是对主题区域进行主颜色提取,先是采用了颜色直方图的方法,这种方法直接从上到下,从左到右依次统计每种颜色的像素百分比,百分比最大的颜色即为最大主色,颜色直方图方法的优点是计算简单,有时也能比较好的效果。然后使用mpeg-7主颜色描述符(DCD)提取图像的主要颜色。通过实验结果对比,发现颜色直方图效果较好。(3)最后是对提取的主颜色进行量化,通过(2)我们得到一个RGB值,接着我们需要查找量化表判断到底是哪种颜色,由于HSV颜色空间中H表示色调,所以开始是想采用HSV量化,即只考虑H分量即可,但是通过实验发现,当S饱和度比较低时,仅考虑H分量是不够的,最后采用RGB量化,效果较好。