当前图像检索的热点领域是基于内容的图像检索。其流程为：
1.检索系统对图像库中的每一幅图像进行特征提取，构建一个特征库，每幅图像对应特征库中的一个特征矢量。
2.用户上传要检索的一幅图像（问询图像），系统也对其进行特征提取，得到对应于该图像的特征矢量。
3.计算问询图像的特征和特征库中的每幅图像的特征之间的相似性，按照相似性的大小对图像库中的图像进行排序，越相似的图像排名越靠前。
4.其中比较关键的技术是特征提取技术和相似性度量（特征匹配）技术。网络上的图像检索方法根据基于文本的图像检索和基于内容的图像检索的实现原理可以发现，一般图像检索系统提供给用户的查询方法主要包括下列几种形式：关键词查找：关键词查找输入关键词对查找图像进行描述，大多数网络搜索引擎提供的是关键词查找的方式检索，例如，希望查找山水风景的图片，可以输入“山水画”；又如希望查找关于猫的图片，可以直接输入“猫”。浏览查找：浏览查找是指通过等级式类目组织的图像检索人口，图像按照不同的主题进行归类，用户在查找自己希望的图像时，通过点击层层类目的链接，到达自己所希望的类目下的图像。特征输入查找：对图像的特征参数进行设置，如希望图像中的色彩比例为“R：128 ； G：128； B：64”，或者是对图像的明亮度在0～100%之间加以调节。草图查找：用户亲自动手绘制希望查找的图像特征，以用户描绘的草图为训练样本，查找与之相似的其它图像。示例查询：包括系统随机给出样本和用户提交样本两种，由系统随机给出一组图像训练样本时，让用户对这组图像进行评价，选择与自己的检索需求相似的图像，然后根据用户选择的图像进行分析，检出与之相似的其它图像。另外，也可以由用户提供一副图像的地址信息，由图像检索系统即时抓取、即时分析。归纳而言，图像检索的方法对应于图像特征的三个层次，也可以归结为相应的三个层次：简单的可视化特征层次：对图像的简单可视化特征进行查询，如颜色、纹理、形状或者是图像中元素的空间，这些特征反应的一般是图像本身客观的一些属性，因此，一般不需要任何外界知识的辅助。中间的对象层次：对图像的个体特征进行查询是介于简单的可视化特征查询和高级的抽象语言特征查询的中间状态，一般表现为对局部的特征查询，例如检索图像中的某个对象或者是某个人物等。这种查询一般需要对识别和检索的目标进行一定程度的逻辑推理，所以需要借助外界知识的辅助。高级抽象的特征层次：对图形的抽象属性的查询，包括检索与某个事件或者是某个活动相关的图像，例如查找反映某种情感色彩，或者是符合某种风格流派的图像，这时需要对这些抽象的目标和场景所代表的意义进行分析，需要对其进行更高级的推理，同时这类特征带有较强的主观色彩，因此，更需要外界知识的辅助。