极光是唯一能够用肉眼看见的反映极区特征的地球物理现象,对其形态和演变的观测可以获得大量有关磁层和日地空间电磁活动的信息。随着全天空数字成像系统的出现,每年数以百万级的极光图像被采集存储,为极光的研究提供了极为重要的数据来源。但如果没有高效准确的检索工具,人们很难从海量的极光数据中搜寻到自己所需的极光图像,导致这些珍贵的极光图像数据无法被充分利用。而现有的检索工具大都是基于文本的检索,无法满足人们对图像内容检索的需求。所以基于内容的极光图像检索具有非常重要的研究价值。本文结合日侧冕状极光分类项目对极光图像的检索进行了深入的研究。首先本文实现了一个基于数据库的元数据检索系统。该系统通过输入的极光图像的元数据信息检索特定的极光图像。其次本文对极光图像的特征提取进行了研究。本文根据极光图像本身的特点,采用视皮层特征提取算法对极光图像的进行特征提取,并将该特征应用于极光图像检索。实验通过与其它特征的检索性能的对比发现,采用视皮层特征检索的查准率远远高于其它特征的查准率,而查全率与另外两种特征不相上下。由于采用经典查准率和查全率在评估检索性时不够全面,本文定义了另一种性能评估方法,即用户满意度,侧重于从用户的角度以更精确的方式来评价检索的性能。实验证明,基于视皮层特征的用户满意度高于其它特征的用户满意度。