随着互联网和数字技术的发展,数字多媒体的内容不断地丰富和完善,用户面临的问题不再是信息的匮乏,而是如何从大量的信息,尤其是图像信息中准确、快速地找到满足需求的有用信息,基于此,学者们提出了基于内容的图像检索(Content-based image retrieval, CBIR)。同时,随着嵌入式设备性能不断提高,技术不断完善,基于嵌入式的图像检索逐渐成为国内外研究的热点。其中,基于嵌入式平台的高效鲁棒的图像描述方法和图像检索机制成为迫切需要解决的关键问题之一。论文以此为研究对象,搭建系统平台,改进图像特征提取算法,提高图像检索性能。论文以C/S模式构建了一基于内容的嵌入式图像检索系统。客户端为搭载Android系统的手机,用以实现图像的采集,与服务器通讯。服务器以台式计算机为载体,接收客户端图像,按照内在的逻辑进行检索,并将检索结果反馈给客户端。论文详细介绍了服务器和客户端的组建方法。在图像特征提取方面,本文介绍了颜色、形状、纹理、空间关系等低层次特征的提取方法,分析了这些低层次特征与高层次语义特征之间的鸿沟,在此基础上分析了局部特征提取方法。为提高基于内容的图像检索的准确度,加快检索速度,本文采用基于“词袋模型”的方法,利用图像的局部特征对图像进行检索,将本文提出的算法与基于单一图像特征的检索算法进行比较,以检验系统检索的准确性。实验结果表明本文提出的图像检索方法在一定程度上提高了图像检索的准确度,具有一定的理论和实践意义。