近年来，随着社会的发展，网络的普及，网上的多媒体信息也急剧增加，这些多媒体信息主要以图像为主。面对浩瀚的信息海洋，人们迫切希望能够快速高效地获取所需要的多媒体信息，如何有效地组织、管理和检索大规模的图像数据已成为迫切需要解决的问题。 通过文字信息来检索多媒体信息已经不能满足高级检索的需要。随着图像处理技术的进步，提供了新的图像检索技术途径——基于内容的图像检索。该技术已成为当今的一个研究热点，国内外的许多研究机构都在从事这一课题的研究，并取得了一定的研究成果。基于内容的图像检索技术在通用图像搜索引擎，商标匹配检索，博物馆艺术图像管理和检索中有着广阔的应用前景。 在广泛查阅国内外有关基于内容的图像检索技术CBIR(ContentBasedImageRetrieval)资料的基础上，分析和概括了图像检索的基本原理、关键技术和检索结果的评价方法，在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉特征，已得到了广泛的应用。针对利用颜色特征进行图像检索的三个关键问题：颜色的表示、颜色特征的提取和基于颜色的相似性度量进行了讨论。 先讨论了如何提取颜色作为索引。文中通过多个方法提取颜色信息：颜色直方图法，主色调法，颜色矩等；然后介绍了多种匹配算法，如欧式距离、直方图交距离、二次式距离等。 最后，采用两个基于颜色特征的图像检索系统进行了多组实验，根据用户提供的查询示例图像，采用不同的匹配算法对数据库中的图像进行检索，然后对查询到的相似图像按它们的相似距离从小到大进行排序，并将结果返回给用户。计算查询结果的查准率和查全率，比较这些算法，对其进行了客观的评价。