随着多媒体和网络技术的快速发展,全世界的数字图像的数量正以惊人的速度增长,图像信息资源的管理和检索显得日益重要。因此直接采用图像视觉内容进行图像信息查询的基于内容的图像检索技术CBIR(ContentBased lmage Retrieval)成为当前多媒体检索研究的热点之一。CBIR技术主要根据图像所包含的颜色、纹理、形状以及对象的空间关系等低层图像特征来分析图像信息,表达图像特征,进行图像间的匹配,进而快速有效地查询和访问相关图像信息。本文首先介绍了基于内容的图像检索(CBIR)的背景及意义、国内外研究现状;然后介绍了基于内容的图像检索系统的关键技术。结合图像处理、模式识别、计算机视觉与数据库技术,针对CBIR所涉及的关键问题展开了研究,取得了一些有意义的研究成果。主要内容包括:(1)对MPEG-7推荐的关于颜色、纹理和形状的基本描述符进行了研究;(2)结合颜色、纹理和形状特征,开发出基于MPEG-7的多特征组合的图像检索系统。三种低层特征结合方法的检索结果比采用单一特征或任两种特征结合的方法检索的结果要好。因此将多种图像特征综合能够更加全面、准确的表达图像内容;(3)研究基于压缩域的图像检索;对图像的DCT变换域系数特性进行研究,实现一种基于DOT系数的纹理图像检索方法;(4)对JPEG图像的编解码流程和其压缩域的系数进行研究,并实现在压缩域中的颜色特征和纹理特征的图像检索;(5)提出了在压缩域中结合颜色布局和纹理特征进行图像检索并开发出一个实用的JPEG图像检索系统。