随着网络、多媒体技术的飞速发展，数字图像成为人们日常生活中的一大重要的信息资源，为了能够对这种资源加以有效的利用，人们迫切需要一个快速有效的检索系统，因此出现了基于内容的图像检索系统。基于形状的图像检索是基于内容的图像检索的难点之一，本文参照MPEG-7标准着重研究了基于形状的检索的关键技术，即形状的表达方式和形状的匹配方法。本文所做的贡献主要如下： 在基于对象的图像检索中，大部分的物体是不能被完整地捕捉到的，一些图像既包含了对象的完整形状也包含了对象的部分形状。随着图像越来越复杂，图像里物体之间的遮挡将会越普遍，因此本文研究的基于图像被遮挡的轮廓的检索问题具有很现实的意义。本文采用逆向重复方法得到一个逆向闭合的轮廓，而且不引入新的假设的轮廓信息，最后提出了一种通用的曲率尺度空间描述符。它不仅继承了原曲率尺度空间描述符的旋转、尺度、平移不变性及抗噪能力，并能够描述开轮廓的特征。 颜色的全局直方图丢失了图像像素的空间分布信息，本文提出了一种基于半径直方图和角度直方图的区域形状描述符。它利用形状区域内的所有像素信息，能有效地捕捉到形状空间上的径向和角向特征，因此其检索得到的形状很符合人眼的感性识别。此外，基于半径直方图和角度直方图的区域形状描述符具有平移、尺度、旋转不变性，特征的提取也很简单、快速。相比较于一类只利用轮廓信息的描述符，它利用形状区域的所有像素信息来提取形状特征，而且不受形状的轮廓难以提取的限制，因此区域形状描述符有着更广泛的应用。 前面基于形状的图像检索，尤其是角度直方图和半径直方图都没有利用到图像的颜色。颜色信息无论在图像还是视频中，都应该是一种非常重要的信息；而形状信息在某种程度上又携带了一定的语义信息，也很重要。本文融合颜色特征和形状特征信息，将图像内容看成由若干颜色块组成的集合，然后根据每一块颜色块的半径直方图和角度直方图来计算图像之间内容的相似度，再进行检索。这样，可以充分提取出图像的特征内容，该方法可应用于所有灰度图像和彩色图像的检索，从而进一步扩大图像检索的应用。