该文首先研究图像的低级物理特征,综合运用图像的颜色、纹理和形状特征进行图像检索,并在此基础上,引入相关反馈技术和语义查询技术,便图像的低级物理特征和高级语义特征联系起来,通过人一机协同工作,来弥补计算机理解能力的不足,不断提高检索效果.基于语义查询及反馈机制的图像检索关键技术是基于内容的图像检索技术从初级向高级跨越的重要标志.该文在提取图像的低级物理特征时,在颜色特征的基础上,引入了图像的纹理和形状特征.纹理特征和形状特征可有效弥补颜色特征的不足,很好地描述了色彩的空间信息,提高了检索效果.该文充分引入了人- 机交互技术,通过对用户反馈信息的学习,一方面将分类错误的图像正确归类;另一方面调整相似度计算模型来不断提高检索效果,直到返回用户满意的查询结果.该文提出了高级视觉特征的语义查询,建立了图像特征库和语义参照库,使检索不仅反映图像低层次的物理属性,而且还能与高层次的语义属性联系起来,提高了检索效率.该文还深入地研究了基于网络的大规模图像检索技术,最后完成了一个基于网络的大规模图像检索演示系统,以验证该文提出的算法和关键技术的有效性.