近年来随着计算机技术的快速发展，多媒体技术在各个领域得到广泛的应用，互联网技术也得到了高度的普及。数字图像应用的增多使得数字图像数据呈现爆炸性的增长趋势，如何能够从海量互联网数据中快速准确地检索出有用的信息成为了一项挑战。针对以上的问题，传统的图像检索存在描述不准确、不足以表达复杂信息等缺陷，而基于内容的检索方式可以更准确的表达图像信息，因此研究基于内容的图像检索具有十分重要的意义。本文对基于内容的图像检索技术进行深入研究后，针对传统图像检索方式的缺陷提出了一种基于内容的图像检索语言IQL（Image Query Language）。论文首先对图像检索语言进行了需求分析，在此基础上决定通过对图像间的逻辑关系操作和位置关系操作进行组合来生成查询表达式，以此来实现图像检索。然后设计了IQL语言的文法，并将其与Hadoop框架相结合，实现了该语言的解释器和基于该语言的图像检索系统。最后通过实验表明该系统的有效性、高效性和灵活性达到了设计要求。