基于内容的图像检索己成为当今的一个研究热点。锦峰[16]于2004年提出了一个基于区域的图像检索系统，该系统根据颜色的差异将图像分割成各个区域，将各个区域的特征集做为图像的特征，这种特征表示方法比较提取全局图像特征更加能够接近人的主观感觉。本文研究的就是一个基于区域的图像检索系统，在预处理阶段采用了Meanshift算法和小波算法，在特征提取阶段采用LUV颜色空间和小波算法，在距离度量部分采用SVM算法。并且，本文在以下几个方面做了改进：1)预处理：根据Meanshift算法在分割过程中的缺陷，提出了一种基于交叠区域的分割算法，实验表明，该算法能够很好地避免交叠区域的误划分问题；针对Meanshift平滑算法的实验结果，讨论了Meanshift算法的参数选择问题，提出了如何选择参数的方法；实现了基于Daubechies基的小波和Meanshift平滑算法。2)特征提取：针对小波的特征提取过程中存在的纹理偏移的问题，提出了一种基于高阶微分的纹理提取方法。实验表明，这种方法有效地缓解了由于纹理偏移而造成的算法的误判。3)相关反馈：针对SVM分类过程中存在的权系数不能代表全局概率密度的问题，本文提出了SVM与VQ结合的方法。该方法将VQ聚类的权系数作为SVM分类结果的权系数。实验结果表明，该方法缓解了由于SVM硬分类而导致的结果误判。