随着Internet网络技术的发展，人们广泛应用各种图象数据，如何有效、快速地检索图象成为一个迫切需要解决的课题。本文在广泛查阅国内外有关基于内容的图象检索技术CBIR(Content Based Image Retrieval)资料的基础上，对基于内容的图象检索技术现状进行了分析和研究。 由于在目前的图象数据库中，基本上以彩色图片为主，所以在基于内容的图象检索技术中，颜色是使用最广泛的特征之一。 本文以普通图象作为对象，在图象预处理的基础上，对利用颜色特征进行图象检索的三个关键问题：颜色空间的表示，颜色特征的提取和基于颜色的相似性度量进行了讨论。 首先，对获得的图象进行预处理，使得图象的颜色特征能够准确而方便的提取；其次，针对全图直方图的不足，提出了基于子块直方图的算法；再之，在子块直方图的基础上，研究了基于颜色对的图象检索算法，使检索结果图象在空间上具有颜色相似性；最后采用了符合人类视觉特性的HSV颜色空间来进行图象检索，并利用人对颜色的感知对颜色分量进行了量化，对两种量化方法进行了研究和讨论。 本文采用Visual C++ 6.0实现了基于颜色特征的图象检索实验系统，并对实验结果进行了分析和研究，为下一步整合各种关于颜色直方图的检索算法以及采用其它的检索方法打下了较好的基础。