基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,以下简称CBIR)是对图像的颜色、纹理、形状以及对象的空间关系等信息进行特征提取,组成图像的特征向量,通过图像匹配,最终实现图像检索的一种图像分析技术。目前,CBIR技术普遍存在检索效率低,查询准确性不高的问题。因此,将智能优化算法应用到图像检索中的方法应运而生,并越来越受到学者关注。本文针对CBIR技术中存在的问题引入一种具有优秀寻优能力的智能优化算法——文化基因算法(Memetic Algorithm,以下简称MA算法)。其中采用禁忌搜索算法(Tabu search algorithm,以下简称TS算法)作为MA算法的局部搜索策略,并利用国际上通用的算法测试数据库TSPLIB中的数据对MA算法进行性能测试。采用2组测试数据对MA算法和遗传算法进行对比测试,实验结果表明MA算法能够搜索得到更优秀的解,且误差更小,从而证明其具有优秀的寻优能力。在此研究基础上,本文提出一种基于文化基因算法的图像检索方法,该方法利用MA算法优异的寻优能力,依据图像特征在图像库中寻找最佳匹配图像,最终实现图像检索。仿真结果表明,与CBIR技术中应用较为成熟的遗传算法相比,本文方法能够有效提高图像检索的查准率和查全率。本文将文化基因算法成功应用于图像检索中,对图像检索技术发展和MA算法应用领域的拓展具有重要意义。