La recherche d’images par le contenu (CBIR) est le processus qui permet la recherche des images numériques dans une large base de données. Comme la majorité des images sont stockées dans un format compressé, les caractéristiques peuvent être extraites directement à partir de la Transformée Cosinus Discrète (DCT) des images JPEG compressées. Dans la recherche d’images par le contenu qui utilise les blocs DCT, les blocs sont définis indépendamment du contenu de l’image. Les blocs contours contiennent des pixels de l’objet et d’autres de l’arrière-plan ou bien d’un autre objet qui se trouve à côté. Ainsi, l’indexation et la recherche indépendante des objets par cette méthode est impossible. Toutefois, la qualité de la recherche est très mauvaise. Aussi l’application de la DCT standard aux blocs frontières des objets entraîne une oscillation spectrale très importante. Pour contourner ce problème, on propose un système d’indexation et de la recherche d’images basée région (RBIR) qui prend en considération une segmentation à priori de l’image en régions, tel qu’il a était définit dans MPEG-4 et utilise la SA-DCT pour l’extraction des caractéristiques des blocs frontières. Donc une image est représentée par des régions segmentées, et chaque région est associée à un vecteur de caractéristiques dérivé à partir de la DCT pour les blocs intérieurs et la SA-DCT pour les segments des blocs frontières. Chaque région de l’image requête, peut être sélectionnée comme objet principal pour faire la recherche. Pour les images qui n’ont pas un objet principal, l’utilisateur peut sélectionner l’image entière comme requête. L’objectif du travail proposé est la confirmation de l’efficacité du système proposé par des résultats expérimentaux et des comparaisons par rapport aux systèmes déjà existants. Les résultats montrent l’efficacité et la justesse du système proposé et il est comparable avec des systèmes connus dans le domaine RBIR.