随着网络的发展，数字图像正以惊人的速度增长，因此如何快速、准确的管理，检索出所需要的图像成为迫在眉睫要解决的问题。而传统基于关键字的图像检索因为其本身的局限性，已经不能满足图像检索的需求，此时基于内容的图像检索技术得到人们的关注，成为研究的热点。本文针对基于内容的图像检索中涉及到的关键技术进行了较为深入的研究，主要的研究内容如下：（1）针对颜色直方图和分块直方图在图像检索中存在的问题，本文提出了一种基于等面积矩形环来提取颜色特征的图像检索方法。实验结果表明，该方法的图像检索效果优于颜色直方图和分块颜色直方图。（2）在分析比较基于灰度-梯度共生矩阵和基于双树复小波的纹理特征提取方法的优缺点的基础上，对各个纹理提取算法进行了改进，提出了灰度-梯度共生矩阵和双树复小波相融合的纹理特征提取方法，在此基础上，融合颜色和纹理特征，进一步提出了等面积矩形环累加颜色直方图、改进灰度-梯度共生矩阵和双树复小波纹理提取算法相结合的图像检索方法，并得到实验结果的验证。（3）为了减小图像的低层特征和高层语义之间的鸿沟，本文采用动态的调整颜色和纹理特征的权重值的反馈算法。相比综合颜色和纹理特征、基于单一特征有较好的查全率和查准率，有效的提高了检索精度。