随着网络技术和多媒体技术的不断发展，数字图像因其内容丰富已经成为人们获取信息的重要途径，它作为一种直观有效的信息表达形式已广泛应用于各个领域中。如何在海量的数据库中高效准确地查找用户需要的图像信息已经成为一个亟待解决的问题。传统的基于文本的图像检索方法已经不能满足人们的需求，基于内容的图像检索在近十年来得到了不断的发展，目前，基于内容的图像检索主要利用图像的颜色、纹理、形状等特征来进行，其检索速度和精确度还不能满足用户需求。图像点特征具有较为丰富的图像结构信息，在图像匹配、目标检测等方面得到了广泛应用。本文对基于尺度不变特征变换（SIFT）的图像点特征描述方法进行了深入研究，提出了采用SIFT特征与成对几何直方图（PGH）相结合的图像检索方法。论文主要研究内容如下：（1）对图像检索的主要技术进行了研究和综述，深入研究了SIFT特征提取方法和PGH方法。（2）提出了采用SIFT特征和PGH相结合的图像检索方法，该方法首先提取图像SIFT局部特征生成SIFT描述子；然后利用特征点提取了图像的凸包来剔除图像的冗余信息，并形成含有空间分布信息的PGH；最后结合SIFT特征和PGH进行相似度测量实现了图像的相似度度量。实验证明，基于SIFT特征和PGH相结合的图像检索方法因为图像的点特征和成对几何特征的引入而提高了检索的准确率与查全率。（3）基于Visua1C++和OpenCV设计并实现了一个小型图像检索原型系统，结合相关反馈机制实现了本文所提出的算法，完成了基本的图像检索功能。