近年来随着多媒体技术和互联网技术的发展,图像的资源不断扩大,如何更有效地存储和检索这些图像资源给当前广大信息领域的科学研究工作者提出了新的要求.基于内容的图像检索(CBIR)技术越来越受到人们的重视,并在近几年来取得了较快的发展.本文论述了基于内容图像检索技术的主要研究内容和国内外研究现状,主要对基于内容的图像检索技术及其相关技术进行了研究,采用VC++6.0和Microsoft Access设计了一套基于内容的图像检索实验系统.该系统除了能对图像进行基本的处理外,并实现了基于主颜色、基于颜色-空间信息、基于区域的图像检索.在特征提取和相似度量两个方面对现有检索方法进行了改进,在图像检索方面取得了一定的进展.具体如下:基于内容的图像检索的核心技术是图像特征的选择和提取.颜色是图像的重要特征之一.本文采用颜色特征并结合人类视觉特点,提出了一种基于主颜色表和基于颜色-空间信息的检索方法,取得了比一般的颜色检索方法更好的效果.另外,大部分基于内容的图像检索方法都是基于图像的全局特征.对于那些有几个完全不同区域的图像来说,全局特征并不能反映区域之间图像属性的不同,从而不能精确地描述图像内容.因此本文又对基于区域的彩色图像检索进行了研究,并给出了基于区域的彩色图像检索算法.由于基于区域的检索首先要对图像进行分割,图像分割是图像图形界的一个经典难题,至今未得到较好的解决.本文也对此进行了研究,提出了一种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法,取得了较好的效果.论文最后总结了本文的工作,并提出进一步的研究探索方向.