基于内容的图像检索技术的研究融合了非常多计算机领域的技术成果,比如说,有计算机视觉、图形图像处理、图像理解和数据库,它是技术成果的产物,是一种利用一幅图像所包含拥有的视觉特征,如颜色、纹理、形状等进行图像检索的技术。颜色是我们人类鉴别彩色图像的最主要的感知特征之一,那么相对于其他的一些我们熟悉的几何特征(纹理,形状)而言,颜色有一个非常非常明显的优势,这个优越之处我们可以描述如下:它对于大小、方向都不敏感,有很强的鲁棒性。因此,在基于内容的图像检索中,颜色是一个重要的视觉内容。本文以图像的颜色特征为主线,并融合图像的空间特征信息,讨论了基于颜色和空间特征的提取方法,并设计了基于颜色和空间特征的图像检索系统。首先,本文介绍基于颜色特征的图像检索方法,对颜色模型的选择,颜色空间的量化处理,颜色特征的提取与表示,颜色特征的相似度度量以及图像检索的性能评价进行了阐述。接下来,我们分析了前人所研究的成果,发现一般直方图的一个非常重大的劣势,虽然它计算简便,但是却丢失了很多颜色在一副图像中的空间特征信息,没有考虑到这些空间位置信息对图像检索的结果会造成很大的影响。因此,本文针对这些缺陷,采取了一些改进的措施以及方法,归纳如下:首先利用图像分割得到主要对象以及次要对象,然后分别根据主次对象的颜色、位置特征,计算图像问的内容相似度,也就是图像的颜色和空间二维直方图进行图像检索。最后,在本文的最后一个部分,为了验证本文所改进的这种方法,我们进行了一些实验,来对比本文所采用的图像检索方法和其他的一些成熟的基于颜色直方图的方法,结果显示,改进的方法效果以及检索的效率明显要好一些。