随着因特网的不断发展，图像数量与日俱增，每天都有大量的图像被添加到图像数据库中，如何有效地对海量图像进行检索显得尤为重要。基于内容的图像检索技术就是为了适应海量图像数据的存取和查询操作而产生的。本文对基于内容图像检索的相关技术进行了探讨，重点研究了基于颜色和形状特征的图像检索。传统的颜色直方图是一种像素点的频数统计信息，缺乏空间分布信息。由此，本文提出了一种新的颜色特征提取法——像素不连通区域面积直方图法，根据每个颜色的总和与包含该颜色的不连通区域个数的比例来建立直方图，不仅能反映像素点的空间信息，并且对图像旋转、缩放等具有较好的鲁棒性。然后针对传统的形状特征提取方法要求查询图像与数据库图像具有相同尺寸这一局限，本文提出了一种新的形状特征提取算法：基于块状编码的形状提取算法。该算法引入了块状编码技术，不要求查询图像与数据库图像具有相同的尺寸，且有利于形状特征向量的表示与存储。仅依靠颜色或形状特征进行图像检索，具有一定的不全面性和局限性。因此本文融合了上述两种特征，首先将颜色特征和形状特征进行归一化，然后根据它们的重要程度进行加权融合，构建了一种新的图像特征。实验结果表明，利用融合后的特征进行检索比单纯使用一种特征效果更好。