近年来,随着互联网与多媒体技术的飞速发展,特别是各种数码设备的普及,人们的生活已经与数字图像密不可分。然而,对于这些前所未有的海量图像数据如何进行有效的管理、分析已然成为了亟待解决的问题。图像检索领域从20世纪70年代开始发展,直到90年代提出的基于内容的图像检索成为图像检索方向一个重要的里程碑。基于内容的图像检索技术的关键在于提取能够最大程度上表示图像的特征,这也是一直以来研究的热点问题。2004年,压缩感知理论被提出,它突破了传统采样理论的束缚,为信号采集领域带来了革命性的突破。因此,将压缩感知理论与图像检索相结合,为图像检索方向开拓了新的研究思路,在准确检索图像的同时,大大减少了图像处理的时间。所以,研究基于压缩感知的图像检索技术具有重要的现实意义和应用前景。本文从压缩感知技术的理论基础开始,分析了其研究现状和发展前景,同时分析了基于内容的图像检索技术的设计原理和过程,提出了两种基于压缩感知的图像检索方法:基于压缩感知的区域图像检索方法和基于压缩感知的压缩域图像检索方法。并详细介绍了两种结合压缩感知理论的图像检索方法的设计原理与实现方案。通过与经典的基于内容的图像检索方法的对比实验,证明本文提出的两种图像检索方法具有很好的检索效果,节省了检索时间,提高了检索效率,同时保证了查全率与查准率,具有一定的现实应用场景。基于压缩感知的图像检索方法刚处于探索阶段,仍具有很大的研究空间。本文提出的检索方法具有检索准确性高和检索速率快的优点。其中,基于压缩感知的区域图像检索方法适用于图像的精确检索领域。而基于压缩感知的压缩域图像检索方法可用于直接检索压缩后的图像,如对压缩采样的遥感图像无需恢复即可进行检索。这为未来图像检索技术的发展与应用提供了有利尝试。