互联网络是当今社会信息传递的主要载体之一，也已社会发达程度的一个重要标志，它不仅扩展了人们的活动空间，而且创造了人们之间联系的新纽带，并已渗透到社会活动的各个领域，对社会的发展产生了革命性的影响。理性的人们在享受互联网络带来的丰硕成果时，也发现它对社会带来的危害，尤其是有害信息的广泛传播对未成年人造成的影响日益引起人们的广泛关注，成为迫切需要解决的关键问题。 本文关注的焦点主要集中在两个方面：1)基于图像内容的网络过滤系统的设计；2)网络特定图像的分析和研究。本文主要的工作和贡献包括： ①设计了一个合理的基于客户端的网络有害信息过滤系统，实现了对网络信息“堵”、“滤”结合的过滤模式，满足了实时过滤的基本需求。 ②提出了一种改进的Gamma矫正方法。这种方法能根据像素本身的数值选择与其相关的Gamma数值，从而实现了对图像进行自适应矫正的目的，有效的弱化了光照对图像质量的影响。 ③深入研究了皮肤色彩的基本属性。提出了一个描述色彩通道之间关系的非线性变换，并在大规模统计的基础上，利用直方图呈现了“肤色”和“非肤色”这两类色彩的分布。用一个分段连续且闭合的曲线描述了肤色像素的分布区域，结合对肤色与非肤色像素重叠区域的分析，建立了一个非线性的肤色分类器。 ④深入研究了敏感图像识别中的有关问题。提出了一个快速有效的识别算法，算法从对图像的几何区域划分、区域生长、感兴趣区域提取、目标轮廓提取、局部信息检测、稳定性特征提取和识别等八个紧凑关联的环节完成了对图像属性的描述和性质判断。 ⑤提出了基于自适应网络的肤色区域轮廓构建算法。算法能够综合利用图像局部区域上的肤色和纹理信息快速确定多个目标区域并形成初始的目标轮廓，然后在引入虚拟引力场基础上，利用最小作用能原理完成了对初始轮廓的优化。 总的说来，本文针对网络信息过滤问题，从系统实现、肤色检测、图像特征分析和目标轮廓构建等方面作了有益的探索。