Die ständig wachsende Menge an verfügbaren digitalen Daten erfordert neuartige Methoden, die einen gezielten Zugriff auf relevante Information ermöglichen. Eine zentrale Rolle spielt in diesem Zusammenhang die automatische Erschließung bildlicher Information in digitalen Bilddaten. Der klassische Ansatz - die manuelle Annotation des Bildinhaltes mittels alphanumerischer Texte - hat sich in der Vergangenheit als zu fehleranfällig und zu kostenintensiv erwiesen. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein alternativer Ansatz entwickelt, der es ermöglicht, große Mengen von digitalen Bilddaten mittels merkmalsbasierter Verfahren zu erschließen. Dies geschieht unter der Annahme, dass das zugrundeliegende Bildmaterial weder aufgrund seines Erscheinungsbildes, noch aufgrund seiner Bedeutung irgendeiner Einschränkung unterliegt. Zunächst wird ein allgemeingültiges Modell für die merkmalsbasierte Suche nach visuellen Inhalten in digitalen Bildern definiert. Dieses Modell stellt den formalen Rahmen für die Entwicklung und Kombinierung neuartiger Algorithmen zur Merkmalsextraktion und -indexierung dar. Das Modell ermöglicht eine inhaltsbasierte Bildsuche auf der Basis eines Systems mit einheitlicher Architektur und standardisierten Schnittstellen. Ein solches System kann durch die Entwicklung einzelner anwendungsspezifischer Bausteine für eine bestimmte Problemstellung erweitert werden. Startpunkt für die Entwicklung eines Algorithmus zur Merkmalsextraktion ist die sinnvolle Interpretation der Farben einzelner diskreter Bildpunkte. Der Mensch unterscheidet im Gegensatz zur technischen Darstellung nur zwischen einer handvoll verschiedener Farben. Daher wird im Rahmen dieser Arbeit die neuartige Farbrepräsentation vorgestellt, die die Farbinformation eines Bildes auf der Basis von - für den Menschen bedeutungsvollen - Farbnamen zugänglich macht. Das zugrundeliegende mathematische Gerüst ermöglicht einen einfachen und schnellen Vergleich von Farben. Eine solche Interpretation von Farbinformation kann nahezu für jede Aufgabe im Bereich der digitalen Bildverarbeitung nutzbringend eingesetzt werden. Auf dieser Farbrepräsentation aufbauend werden einige universelle Extraktionsalgorithmen vorgestellt, die gewisse visuelle Aspekte eines digitalen Bildes kompakt beschreiben. Große Datenmengen bedingen entsprechend lange Verarbeitungszeiten bei der Suche nach Information. Daher wird im letzten Teil der Arbeit ein Indexierungsverfahren vorgestellt, dass die proportionale Beziehung zwischen Datenmenge und Verarbeitungszeit aufbricht. Das Indexierungsverfahren basiert auf der Lokaliserung der Suche in der unmittelbaren Umgebung der Suchanfrage im Merkmalsraum. Durch das Eingrenzen des Suchraums kann eine signifikante Beschleunigung der Suche erreicht werden. Da ein solches Verfahren immanent mit einer gewissen Ungenauigkeit behaftet ist, werden experimentelle Ergebnisse präsentiert, die den Nutzen des Verfahrens im praktischen Einsatz dokumentieren.

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