多种特征综合应用的图像检索是当前基于内容图像检索的热点。本文从图像的纹理和形状特征出发,总结了基于纹理特征和形状特征的图像检索的研究现状和发展趋势,分析和概括了图像检索的基本原理、关键技术和检索结果的评价方法。针对人眼的视觉特性,提出了一种结合纹理和形状特征的图像检索算法:借鉴方块编码思想定义图像的纹理基元,并构造了一种基于纹理基元的共生矩阵,在此基础上,提取有意义的统计量来描述图像的纹理特征;采用纹理基元直方图来表征图像的形状特征;然后结合两种特征设计实现了一个基于纹理和形状特征的图像检索原型系统,对算法的有效性进行了验证。由于图像数据库中图像的向量空间维数一般都比较高,所以本文对新近出现的各种高维索引方法进行了研究和比较,并针对其中的VA-file方法在MATLAB环境下进行了仿真实验。实验结果表明,在高维检索中,VA-file方法能够通过降低系统的I/O复杂度提高查询性能,与顺序查询相比,将VA-file的检索方法用于基于内容的图像检索可以显著提高性能。