当前,数字图像处理技术发展迅猛,各种电子设备的快速普及,导致图像数据呈现出爆发式的增长。以何种方式在数目巨大的图像数据中迅速、正确以及高效率和地找到我们所需的图像,这是当前数字图像处理领域研究的热门问题之一,基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval)即为现阶段这一问题针对性的相关理论技术。本文以基于内容的图像检索技术为依托,对图像的底层特征展开研究,并对其加以描述和提取,然后结合相关的平台,从工程的角度进行探索与应用。在文章的开始,对图像检索领域的研究背景以及现状进行了详细阐述。其次,以此为引,介绍了数字图像处理之中的一些基本知识和相关的底层特征,阐述了颜色信息在图像检索中的优点。然后,在此基础上,分别介绍并分析了哈希技术在图像检索中的应用以及位平面的特征和优点,提出了融合颜色信息的位平面哈希编码,同时介绍了相似性度量的方法以及评价算法性能的指标。之后,介绍了HOG(Histograms of Oriented Gradient)算子和POEM(Patterns of Oriented Edge Magnitudes)算子,将颜色信息融入其中,提出了一种以颜色梯度为基础的改进POEM算子,并对提取过程进行了详细的介绍。最后,对两种算子进行实验检测,给出实验过程,并对其进行了分析和评价。在上述研究的基础上,本文着眼于工程,按照一般的软件开发流程,对整个系统进行了需求、功能分析和架构设计等。最后编码实现,完成整个系统的开发。最后通过运行测试,表明本系统达到了设计要求,实现了设计初衷,有着重要的实际意义和实用价值。