随着数字化技术的不断发展,数字图像信息无论从数量上还是规模上都在飞速增长,如何管理这些海量图像资源成为人们所面临的重要问题。就图像检索技术而言,传统的基于文本的图像检索技术已经不能满足很多实际应用的需要,近年来,基于内容的图像检索技术逐渐成为了新的研究热点。颜色是人眼识别图像的主要感知特征之一,颜色的统计特性也是一种有效的图像表示形式。因此,基于颜色的图像检索方法成为了最具代表性的检索技术之一。本文以图像检索为目标,就HSV颜色空间的量化,亮彩色和灰色区域的划分等问题进行了相关研究,主要研究内容和研究成果如下：1.给出了一种新的基于HSV空间的颜色量化算法。将HSV颜色空间看成一个整体,根据人眼分辨颜色的特点,将颜色空间划分成10个区间,利用微软提出的216种安全色作为颜色表对图像的颜色特征进行统计,在增加特征维度的同时减少了颜色特征提取和匹配过程中的计算复杂度。实验结果表明,和经典的量化算法相比,其检索结果更优。2.给出了一种新的亮彩色和灰色划分方法。利用图像分析软件,对饱和度S和亮度v的变化规律进行了分析,实验性地给出了一种彩色区域和灰度区域划分曲线的解析形式。实验结果表明,运用新的划分方法得到的检索结果与传统的划分方法相比,查全率和查准率都有一定的提高。3.实现了一个基于颜色特征的图像检索原型系统。该系统软件开发工具采用OpenCV1.0和Visual C++6.0,整体上具有较好的用户交互界面和较强的实用功能。其中用户交互界面由图像显示窗口、系统功能按钮和显示检索结果信息窗口等组成,检索模块中嵌入了多种不同的方法,可用不同检索算法进行检索,并对这些检索算法进行性能比较。