基于内容的图像检索技术是一门新兴的技术，相对于传统检索方式有着巨大的优势，在许多领域有极其广阔的应用前景。至今，基于内容的图像检索依然是一个非常热门的研究领域并取得了一定的成果。但是，基于内容的图像检索方法在理论和技术上还有很多难点有待解决，需要研究人员付出更多的辛勤工作和汗水。　　 图像的特征提取技术是基于内容图像检索中诸多技术的关键技术之一。本文在分析目前常见的图像特征提取技术优缺点的基础上，从颜色特征提取和纹理特征提取两个方面进行了研究，主要有：　　 (1)针对常见颜色特征提取算法仅仅用于描述图像颜色的片面性，提出一种基于基元的颜色特征的提取算法，即利用基元的思想定义基元类型分析描述图像颜色变化的特性，这样不仅能有效描述图像的颜色特征，而且还能充分利用颜色变化的特性体现图像的彩色纹理边缘。　　 (2)针对常用纹理分析方法对图像的背景信息缺乏有效排除，本文基于图像分割思想，提出了一种基于目标区域纹理特征的图像检索方法。首先用Otsu方法分割出图像的可能目标区域，然后用LBP纹理分析算子提取目标区域的纹理特征，用于图像检索。实验表明，本文方法能够有效描述图像的纹理特征，较之常用的纹理特征描述算法，具有更高的检索效率。　　 (3)针对单一特征的图像检索不能充分表达图像内容的不足，提出多特征组合的图像检索方法。将颜色特征和目标区域的纹理特征相融合，这样可以弥补单一特征检索的局限性，发挥其各自优势，从而更准确地反映图像内容信息。