随着多媒体和互联网技术的迅猛发展，人们对图像信息的需求越来越多，基于内容的图像检索技术随之诞生并发展起来。颜色和纹理特征在基于内容图像检索中有着广泛应用，因此本文重点研究了颜色和纹理特征的检索算法，并针对已有算法的不足提出了新的改进算法。　　 本文的主要研究工作如下：　　 (1)基于颜色特征的检索中，本文提出圆环区域划分提取累积直方图算法。对图像进行新的圆环区域划分，然后在各区域中提取图像特征，使提取的颜色特征融入了图像的空间关系信息，并消除固定分块法对图像旋转、尺度变换等比较敏感的缺点。提取图像的累积直方图能有效避免零值问题的出现。本文采用欧氏距离法度量颜色特征的相似距离，较完整地突出了代表图像重要内容的区域。　　 (2)基于纹理特征的检索中，本文提出了融合Tamura特征的改进灰度共生矩阵法。在改进的共生矩阵法中，采用统计相邻像素的灰度差值概率来代替相邻像素的联合概率，并在更全面的方向统计灰度差值，且相邻像素间距统一取较小值，以便提取更丰富细致的纹理信息。通过与Tamura纹理特征融合，使最终提取的纹理特征更符合人眼对纹理图案的感知。本文采用比值法度量纹理特征的相似距离。　　 (3)针对单一特征的检索效果不稳定的缺点，本文对(1)中的颜色算法和(2)中的纹理算法进行融合，提出了综合圆环区域累积直方图和共生矩阵的图像检索方法。　　 (4)设计一个实现以上几种算法的图像检索系统。实验结果表明：本文提出的颜色算法和纹理算法相比传统算法检索的查准率更高；而综合颜色和纹理特征算法的检索结果更优于单一特征算法。