基于内容的图像检索是一种利用图像的视觉特征(颜色、纹理、形状等)进行图像检索的技术。随着计算机科学和数据库技术的发展，CBIR已成为国内外的一个研究热点。文中首先回顾了基于内容的图像检索理论及其应用研究的发展过程，对基于内容的图像检索，尤其是基于轮廓的图像检索领域的技术和现状作了综述，并探讨了其中的一些关键技术。本文主要对图像底层的轮廓特征及高层语义的提取和检索展开详细的研究，并在此基础上给出了一个简洁、高效、实用的图像检索系统。本文的主要工作包括：1．讨论了轮廓分段算法，以轮廓的拐点对图像的轮廓进行精确分段，利用改进的边界跟踪法进行形状特征提取，构造以凹凸度及平均张角对图像的轮廓来进行标识；从而达到对轮廓的有效标识。2．在现有的基于形状的图像检索基础上，以图像底层的轮廓特征作为图像检索的指标，构造检索框架，以此来进行图像检索；试验表明，以这种检索框架建立检索系统，对复杂图像的检索效果良好。3．给出了一种新的图像相似性匹配函数，从图像的轮廓特征出发，构造相似性匹配函数进行图像的相似度匹配。本文最后根据以上算法通过实验对不同类型的图像进行检索，结果证明该算法进一步提高了复杂图像检索的效率和精度，并具有稳定的检索性能。