随着互联网的迅速发展，在网络上传播的数字图像信息数量高速膨胀，其中包含不良信息的图像文件大量出现，因此人们迫切需要一种有效的图像检测技术，对图像文件是否包含不良信息进行判断。鉴于以上原因，人们提出了基于内容的图像检索即CBIR(Content-Based Image Retrieval)。该技术综合利用图像处理、图像理解、知识处理以及数据库等技术，为网络图像的检索、检测提供了强有力的技术手段，可以最大限度的利用计算机处理数字图像。因此，如何将基于内容的图像检索技术引入到网络信息的内容检测过滤系统中，实现对网络图像信息的检测监控，已成为当今网络信息内容安全领域的研究热点。 MPEG-7标准对不同类型的多媒体信息建立一种标准化的描述，并将该描述与信息内容相联系，以便能用来快速和有效的查询和访问各种多媒体。 本文将MPEG-7标准中对视觉信息的描述处理方法，和基于内容的图像检索技术相结合，根据实际项目需求改进现有技术，设计实现了一个运行于实际局域网环境下的，基于内容的网络图像检测系统，很好的满足了设计需求。 本文在充分研究基于内容的图像检索技术的技术思想和关键技术的基础上，根据实际应用的特点，改进了这类系统的框架结构，提出了适用于实际检测需求的框架结构。同时在系统设计实现中，通过结合MPEG-7标准，设计使用符合MPEG-7标准的描述及处理工具，使系统可以处理符合MPEG标准的主流图像文件格式，提高了系统的通用性；通过设计实现并行特征提取、并行相似度计算，明显缩短了特征提取和相似度计算这两个环节的处理时间，提高了系统的运行效率；通过使用涵盖颜色、纹理、形状、空间四个方面的、MPEG-7标准推荐的七种图像特征描述方法，能够比较全面的描述图像文件的物理特征和内容信息，提高了检测效果；通过实现图像的自动检测，使系统可以尽可能少的依赖人工干预，提高了系统处理网络海量图像文件的能力，更符合实际应用图像检测系统的要求。