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随着Internet网络以及计算机的不断发展，数字图像数据越来越多，如何快速地、准确地在这些数字图像库中寻找我们期望的图像，是当今一个十分重要而且越来越热门的话题。基于内容的图像检索正是自动提取图像中的特征，并利用特征之间的相似性来检索我们想要的图像的。此项技术在医学、图书馆、新闻检索等众多领域有着广泛的应用。
本文对基于内容的图像检索技术进行了研究和学习，首先对基于内容的图像检索的发展现状进行了介绍，并且介绍了当今面临的主要的问题与难点。本文主要研究了颜色特征的提取，以及提取颜色之后的相似性度量；以及研究了分块图像的检索以及分块图像的相似性度量，具体方法如下：
图像的特征之中颜色特征是最重要的特征之一，本文首先提出了一种颜色特征提取的方法。该方法首先计算在RGB空间的三维直方图，利用图论的聚类方法在三维直方图上提取了图像的前15个主颜色，该方法提取的主颜色特征能够足够反应一幅图像中所要表达的内容，降低了传统颜色特征的维数。并根据主颜色的特点提出了模糊的相似性度量公式，通过实验表明，该方法在降低特征维数的同时，在颜色类别集中的图像中检索效果良好。
然后提出了一种基于子块的融合颜色和边缘方向特征的检索方法。该方法首先将图像分解成相同大小的子图像块，并提取训练图像生成颜色码书，将子图像块进行颜色编码。并提取每个子图像块的边缘方向特征。将颜色特征作为主特征利用向量模型进行检索，并将相同颜色特征所在子块的边缘方向特征作为颜色特征的权值。实验表明该方法能够很好的融合颜色特征和边缘方向特征，更充分地表达图像的内容，具有较好的检索效果。
本文对基于内容的图像检索技术进行了研究和学习，首先对基于内容的图像检索的发展现状进行了介绍，并且介绍了当今面临的主要的问题与难点。本文主要研究了颜色特征的提取，以及提取颜色之后的相似性度量；以及研究了分块图像的检索以及分块图像的相似性度量，具体方法如下：
图像的特征之中颜色特征是最重要的特征之一，本文首先提出了一种颜色特征提取的方法。该方法首先计算在RGB空间的三维直方图，利用图论的聚类方法在三维直方图上提取了图像的前15个主颜色，该方法提取的主颜色特征能够足够反应一幅图像中所要表达的内容，降低了传统颜色特征的维数。并根据主颜色的特点提出了模糊的相似性度量公式，通过实验表明，该方法在降低特征维数的同时，在颜色类别集中的图像中检索效果良好。
然后提出了一种基于子块的融合颜色和边缘方向特征的检索方法。该方法首先将图像分解成相同大小的子图像块，并提取训练图像生成颜色码书，将子图像块进行颜色编码。并提取每个子图像块的边缘方向特征。将颜色特征作为主特征利用向量模型进行检索，并将相同颜色特征所在子块的边缘方向特征作为颜色特征的权值。实验表明该方法能够很好的融合颜色特征和边缘方向特征，更充分地表达图像的内容，具有较好的检索效果。