随着联互网络的不断发展，网上信息源海量增长，各种不良的信息，尤其是色情信息越来越多地借助互联网络这种跨地域、跨国界、开放式的通讯方式进行广泛传播。对网络色情信息的打击成为国家、社会的重要任务，近年来人们对此进行了大量的研究，并采取了一系列的措旌。由于网络色情信息主要是色情图像、色情视频等，所以对色情图像的过滤是阻止网上“黄流”的有效手段。本文主要以过滤色情图像为目的，对基于内容的图像过滤技术进行了研究，提出了图像过滤的实现方案，并将其应用到邮件过滤系统中。 　　本论文主要讨论了图像过滤技术中颜色和纹理两方面的技术，并根据色情图像的颜色特点，提出了一个新的肤色检测模型——统计颜色空间模型，与几个应用在图像过滤中的肤色模型相比，该模型具有较好的分割效果和较高的分割效率。另外，本论文在分析几个常用的纹理描述模型的基础上，提出了两个应用于图像皮肤纹理检测的模型——粗细度模型和自适应小波不变矩模型。通过对色情图像检测的准确率(Precision)、检出率(Recall)以及检测效率三个方面，对这两个皮肤纹理检测模型进行了比较全面的对比分析，得到这两个模型各自的优缺点，供实际应用时参考。 　　作者把提出的算法和模型实现为图像过滤模块，并应用到邮件过滤系统中，取得了一定的过滤效果，为基于内容的图像过滤技术在邮件过滤系统中的研究和应用打下了基础，具有一定的理论和应用价值。