现代计算机技术的发展，使得大量的数字图像在计算机中的存储成为可能，可是由于大规模图像数据库的出现，再加上图像包含的信息是很丰富的，只用简单的几个词很难准确地描述整幅图像，所以用手工进行图像标注这一方法所带来的困难就变得十分的突出。为了克服这一困难，研究者们提出了基于内容的图像检索。另外，目前存在的数字图像的检索技术大多都是针对空间域的图像进行的，而大多数图像的存储都是以压缩的形式，把图像从压缩域转换到空间域上的算法复杂性相当的高，这样就大大地降低了检索的效率。 本文致力于压缩域上基于内容的图像检索的研究，主要做了三方面的工作： 第一，本文对基于内容的图像检索的算法进行了简要的综述，并介绍了基于内容图像检索系统的研究现状，并详细介绍了静态影像的压缩标准—JPEG的压缩过程。 第二，基于JPEG图像的DCT变换特性，本文提出了一种新的DCT域上基于主颜色——纹理特征的图像检索算法，为了避免从压缩域到空间域的IDCT过程，本文采取部分解压的方法，在DCT分块上提取颜色的均值，并以分块的方差作为筛选的标准，以颜色块的统计特征作为图像检索的一部分特征，然后对方差比较大的子块提取纹理特征，实验证明，本文的算法不仅运算复杂性比较低，运算速度高，而且有很好的检索效率。 第三，把本文的算法作为特征提取模块，同时实现了网络爬取，用户接口，特征匹配模块，最终实现了一个基于内容图像在线检索系统。