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随着多媒体及通信技术的快速发展，数字图像已涉及到人们生活的各个领域，成为多媒体信息的一个重要组成部分。而随着网络技术的发展以及图像采集设备的日益普及，数字图像的种类和数量也在不断扩大，如何快速准确的找到用户所需要的图像资源，成为信息检索的一个重要方面，也成为人们研究的热点。基于内容的图像检索受到了广泛的关注，其主要是利用图像的颜色、纹理、形状、空间关系以及语义等客观特征进行检索。颜色、纹理和形状做为图像重要的视觉特征，与图像内容之间有着密切的联系，图像这些特征提取的好坏，直接影响着图像检索的结果。因此，本文基于这些特征，对图像检索做了以下两方面的工作。1.提出了一种基于边缘加细直方图的图像检索算法。颜色做为图像视觉重要的感知特征，对其提取通常会出现丢失空间信息或不能充分体现空间信息的情况。针对此缺点，本文根据图像不同位置具有不同重要性的特征提出了一种新的对图像进行“回”字形区域的划分，并结合塔式梯度直方图(PHOG),提出一种加细边缘直方图的图像检索算法。实验表明，该算法能较准确和高效的查找出用户所需要的彩色图像，且有较高的查准率和查全率。2.提出了一种基于纹理基元融合直方图的图像检索算法。自然图像包含着丰富的颜色和纹理信息,从微观结构上说，颜色和纹理之间有着密切的关系。本文通过利用纹理基元思想定义的四种纹理基元模板，提取彩色图像的纹理基元图像，不仅充分体现了图像的颜色和纹理信息，还充分反映了颜色的空间位置，避免了对颜色空间信息丢失的缺点，并结合图像的梯度角，构造一种融合直方图，用于图像检索。实验结果表明，本文算法能更优先的检索出相似图像，具有较高的查全率和查准率。