随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界数字图像的容量正以惊人的速度增长。这些数字图像包含了大量有用的信息，要利用这些信息就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。本文上半部分首先介绍了传统基于文本的图像检索的历史意义及其基本方法，然后指出其缺点，进而阐述了基于内容的图像检索的研究价值和基本框架方法，接着从其各个组成部分：图像特征、图像匹配、特征索引和相关反馈机制对其进行了较全面的理论阐述。下半部分对基于内容的图像检索的研究热点之一——相关反馈算法进行了深入分析，从假设前提和算法策略思想上对现存的主流相关反馈算法进行理论与实践的剖析与比较，接着在此基础上提出了一个新型的相关反馈算法，能够较大限度得降低假设前提，充分利用用户的反馈信息，在捕获用户查询意图，扩大搜索空间方面具有相对较优的能力，尤其是在处理高层语义与底层特征差距较大的时候具有更高的检索效率，经过系统实验证明了其检索的有效性。