自20世纪70年代起，科学工作者们就开始对图像检索进行研究。从最初的基于文本的图像检索技术发展到现在的基于内容的图像检索技术，图像检索在技术方面已经有了长足的进步。但是随着大数据时代的到来，如何更充分地挖掘和利用图片信息，在爆炸性增长的图片数据中获取有价值的部分，成为了人们关注的重点。该论文的研究课题是，结合图像的标签信息，实现基于色彩的图像搜索系统，更直观地完成图像检索，满足日益增长的图像检索需求。论文首先介绍了基于色彩的图像搜索系统所采用的提取图像主颜色的算法，说明了该算法的特点，找出了该算法的改进空间；又对图像的标签信息进行了整合，对图像的每个标签进行打分，分数越高说明标签越准确；接着将提取图像主颜色的算法与图像的标签信息结合起来，应用于图像搜索系统，使检索命令能够同时满足用户对图像颜色和图像具体内容的需求；最后以图像色彩及其比例、图像标签信息为检索条件，设计了基于色彩的图像搜索系统的界面，力图使该系统的界面交互友好。论文实验部分使用train1m标签数据集，从实验结果来看，基于色彩的图像搜素系统基本上能够满足用户的搜索需求，能够准确快速地找出符合检索条件的图像集合。