本文提出了一种新的基于内容检索图像的方法——基于块划分颜色特征的图像检索方法。该方法利用栅格划分技术提取图像颜色特征，通过对图像的分块编码，将图像转换成类似文本的形式，并借用成熟的文本模型分析图像特征分布。 由于利用颜色特征能够简化目标的提取和识别，所以在图像检索中，颜色是应用最广泛的视觉属性。传统的表示颜色特征的直方图法只能表示颜色的组成，没有包含颜色的空间分布信息，难以区分颜色组成相似但是空间分布不同的图像。为了克服颜色直方图的缺点，本文提出了一种新的基于颜色及其空间分布的图像检索方法。该方法将图像划分成大小相等的图像块，然后提取每一块的颜色信息作为特征矢量。通过对特征矢量聚类编码，图像内容可以表示为空间分布信息的局部颜色特征组合，进而可以应用基于文本的检索技术实现图像检索。实验证明，用此方法表示图像不但可以实现对无约束场景图像的有效检索，而且能够较好地实现查询和定位区域图像。 在所有基于块分割的图像描述方法中，块大小的选择是一个影响特征表示有效性的重要问题，以往的方法中都依赖于经验选择分割尺度。本文着重对该问题进行了研究，采用信息熵作为衡量划分优劣的标准，在优化的意义下对块划分窗口进行选择。实验证明，这样选择的划分窗口是有意义的，能够提高检索的有效性。