曲率尺度空间（CSS）技术是计算机视觉领域的一款现代化工具，由于其一系列优秀性质而被挑选进入MPEG-7标准。该技术通过持续的变化尺度，形成轮廓曲线的曲率过零点的变化轨迹，构成CSS图像，通过该图像可以准确的描述物体形状。CSS技术在处理数字曲线时，首先需要先对待处理的数字曲线进行演化，然后通过繁复的差分法计算曲率，最终得到CSS图像。整个过程过于复杂，计算成本高。为此，本文第一部分提出和研究了一种基于k曲率的尺度空间（k-CSS）形状描述技术。新技术首先计算形状曲线各点的k曲率，k曲率的输入参数k被当做尺度参数,逐步递增,在此过程中提取形状轮廓曲线上的曲率过零点并在平面坐标上描述出来，从而构建出k-CSS图像用于描述形状。k-CSS技术回避了曲线演化过程，因此具有计算成本低,算法实现简单的优点。仿真实验结果表明k-CSS技术能够很好地应用于形状曲线的描述和分析任务。本文第二部分提出和研究了k-CSS形状匹配算法。首先,根据k-CSS图像中各个拱形线条的高和宽将其简化为一个矩形。这一简化过程既保留了形状轮廓曲率特征强度信息，同时也保留了特征点之间的距离信息，所以能够更准确地描述形状。基于矩形简化步骤，最终实现了一款k-CSS形状匹配算法。仿真实验表明新算法给出的匹配结果与人类视觉系统具有高度一致性。