随着互联网和多媒体信息技术的快速发展,多媒体信息的数量急剧增加,如何在海量的多媒体数据中快速检索信息成为了研究热点。基于内容的图像检索(CBIR)是当前多媒体信息检索的主要研究方向之一,它以图像作为查询入口,检索与查询图像相似的图像。与基于带有主观性的文本的图像检索相比,基于内容的图像检索不需要人工标注,可以更加客观地检索图像。近年来,随着智能手机、平板电脑等触屏设备的普及,人机交互的方式产生了很大的改变,触控成为占据主流的输入方式。人们可以把头脑中想像的事物在触摸屏上手绘出来,形成手绘草图。由于手绘草图描述了物体的外围轮廓信息,符合人对物体感知过程中的主观视觉感受,因此,通过手绘草图在海量的图像库中找到与其相似的图像的基于手绘草图的图像检索技术受到了很大的关注。本文介绍了基于手绘草图的图像检索技术的研究背景及意义,总结了基于手绘草图的图像检索技术的国内外研究现状。按手绘草图检索的一般过程,介绍了预处理及特征提取方法,比较了预处理中Canny和Berkeley两种边缘检测算法,分析了EHD、GIST、 HOG三种全局特征的特点,以及SHOG和IOCM两种局部特征和相应的检索结构。根据轮廓图像不包含颜色信息,也没有光照影响的特点,本文将HOG思想应用到轮廓图像中,首先分析了轮廓图像HOG特征的分布特性,发现轮廓图像细胞单元的梯度方向中,有一个方向的梯度幅值明显高于其余方向,且这个方向可以反映轮廓的大致走向,由此提出轮廓图像的HOG主分量特征。为了更好地度量轮廓间的相似性和提高检索的效率,将HOG主分量特征进行循环二进制编码后,采用汉明距离进行特征匹配。在实验验证和算法比较中,本文建立的十万幅自然图像的图像库的实验结果表明,在实验中,该算法准确率更高,检索速度也更快。为了给用户提供方便的交互方式和将技术应用到实际中,本文采用WPF结构设计和开发了基于手绘草图的图像检索系统。该系统界面由系统操作、画板、绘画工具和结果显示四部分组成。用户可通过自由手绘或临摹的方式绘出查询图像的轮廓,进行手绘图像的检索。本研究由国家自然科学基金重大项目《新兴电子商务的商务智能和知识管理》(基金号：70890083)支持。