在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术己经成为一个非常活跃的研究领域。基于内容的图像检索不同于传统的基于文本的图像检索，它是一种模糊查询技术，通过对图像提取一定的特征，找出在图像库中与查询要求最接近的图像。本文处理的是遥感图像，属于自然影像，较之邮票、商标等图像更复杂、变化更大。 在图像特征提取方面，本文分别从图像的纹理、形状和颜色三个特征进行了分析和研究，在此基础上，提出了两种图像特征提取方法，理论与方法部分的创新和成果如下： (1) 在形状特征提取方法中，本文提出了一种基于Canny算子和小波变换的形状特征提取算法。该方法融合了Canny算子在边缘检测方面的优点以及小波变换在检测图像突变点中的优势，有效地对图像进行边缘检测,而且可以抑止图像中噪声的影响。 (2) 在纹理特征提取方法中，本文提出基于最小二乘和区域分割技术的聚类分析方法。该算法通过最小二乘法拟合的系数矢量对单幅图像纹理进行描述，表达了图像的纹理信息；缩放法针对较复杂纹理的不规则性，提出了对系数矢量进行调整的方法；在区域分割过程中，提出了将开区域连接成闭合区域及区域规则化的方法；最后提出了四条矢量特征比较的标准。 (3) 本文第五章研究了数据库中的图像检索技术，在第三章的形状特征提取的基础之上，实现了图像匹配。计算图像间的欧式距离，以显示图像的差异程度。 最后，对本文的研究工作进行总结，并对下一步的研究工作进行了探讨。