随着多媒体技术时代的到来，使得人们越来越多的接触到大量的图像信息。如何提供一个有效的途径来快速、准确的查询这些具有丰富内涵的图像信息便成为当今检索领域的研究热点。基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval，CBIR)技术就是解决这一问题的关键技术之一。 特征级内容的提取是CBIR技术的基础。它的主要思路是：从图像中分析抽取底层视觉特征(如图像的颜色、形状、纹理、空间关系等)来衡量图像之间的相似程度以实现基于内容的检索。在底层的视觉特征上，特征提取主要采用计算机视觉技术和数字图像处理技术，而图像相似性匹配主要利用模式识别技术。本文主要是针对彩色图像的检索技术进行了研究，主要有以下几点： (1) 对具有某一个代表色的图像及图像库进行检索时，在采用RGB颜色空间的直方图进行检索的过程中，可以将所需要的颜色信息的权重加大，同时减少别的分量的权重，依据具体情况选择不同的权重。再针对直方图检索不考虑颜色的空间分布信息这一局限性，引入了一个一维的颜色空间关系矢量，将颜色和空间关系特征结合起来对彩色图像库检索，在检索性能上取得了一定程度的提高。