近年来，随着多媒体技术的迅速发展，全世界的数字图像数量正以惊人的速度增长。如何高效的利用这些海量图像中所包含的信息，是当今图像检索领域研究的热点。目前，基于内容的图像检索技术（CBIR）主要是通过特征提取把图形库中的一个实例转换成特征空间中的一个点，而特征值一般都是高维的矢量数据。但是，多数传统的索引机制当处理的数据维度过大时，其检索效率甚至会低于最原始的顺序查找方法。这就迫切需要有合适的索引机制来辅助、加速检索的进程。本文针对以上问题，通过对云计算平台和目前主流的各种检索方法进行研究，针对各种不同用户的检索需求，设计并实现了一个云计算平台下海量图像索引系统。该系统充分利用云计算平台实现了特征值抽取以及图片、特征库和索引的存储。在索引部分，选取两种常见的聚类算法对特征向量进行聚类，建立索引表。在与用户交互的过程中，系统支持多图关系的复杂查询，如图像之间的交、并、差组合操作，并且对每张图片支持颜色、纹理、形状特征的权值选择。通过实验表明，该系统的有效性和高效性达到了设计要求。