随着计算机技术、存储技术和数字化技术的发展,数字图像处理技术的应用领域越来越广泛,已经渗透到各行各业。如何有效地访问和提取图像信息成为人们亟待解决的问题,于是基于内容的图像检索技术应运而生。基于内容的图像检索技术对图像内容(如图像的颜色、形状、纹理、背景等)进行分析,并对图像特征进行合理的描述,能适应人的视觉特征,是一种有效的图像检索技术。而形状是把一个物体从它的背景中分开出来的重要特征,是图像最显著的视觉特征之一。因此基于形状的图像检索是基于内容的图像检索的一个十分重要的内容,越来越受到研究者的关注。本文主要是研究图像低层视觉特征中的形状特征的描述和提取方法,对最小化边界圆周补偿机制的形状图像检索算法作了重点研究。分析了基于内容的图像检索技术的背景、现状、发展及关键技术,以及目前存在的主要问题和困难；讨论了基于内容图像检索的关键技术；研究了图像的形状表示方法及检索技术,对基于轮廓与区域描述方法进行了阐述；给出了一种基于形状不变矩的图像检索改进算法；本文最后研究了一种基于最小化边界圆周补偿机制的形状图像检索方法,不仅提取了目标区域的特征,而且补偿了目标最小化边界圆周下的背景区域特征,取得了较好的效果。