随着计算机网络技术的蓬勃发展，信息时代已经成为当今时代的代名词。在信息繁杂的网络中，占用主体的是以图形图像和视频为主的多媒体数据。如何管理，检索，分类图形成为了一大重要的课题。

传统的图像检索是使用人工对图像添加关键字文本，通过将文本输入数据库，与图像对应进行检索。但是由于某些图像的描述较难，人工添加文字关键字存在错漏，故近年来都在研究新的基于图像内容的检索方法（CBIR）。

CBIR（Content Based Image Retrieval，基于内容的图像检索）的主要方法是基于色彩特征的检索，它抽取的特征向量是颜色直方图，能较好地反映图像中各种颜色的频率分布，从而达到分类检索的目的。

国内外研究现状：

基于内容的图像检索技术是当前研究的热点，许多著名杂志如IEEE Trans.On PAMI 、IEEE Trans.On Image processing 等纷纷设专刊介绍该领域研究的最新成果，著名的国际会议如：IEEE conference of CVPR 、 ACM conference on multimedia等纷纷设立专题交流最新的研究成果。

各大研究机构和公司都推出了他们的系统：

(1)IBM的QBIC系统

IBM的QBIC是第一个商业化的基于内容的图像检索系统，它的系统结构包括图像入库、特征计算、查询阶段三部分，允许使用例子图像、用户构建的草图和图画、选择的颜色和纹理模式、镜头和目标运动和其他图形信息等，对大型图像和视频数据库进行查询。 它的系统框架和结构对后来图像检索系统具有深远的影响。

(2) 新加坡大学和MIT媒体实验室的Photobook系统