Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The main goal of a images retrieval system is to obtain images from a collection that assist a need of the user. To achieve this objective, in generally, the systems of retrieval of images calculate the similarity between the user's need represented by a query and representations of the images of the collection. Such an objective is dicult of being obtain due to the subjectivity of the similarity concept among images, because a same image can be interpreted in dierent ways by dierent people. In the attempt of solving this problem the content based image retrieval systems explore the characteristics of low level color, forms and texture in the calculation of the similarity among the images. A problem of this approach is that in most of the systems the calculation of the similarity is accomplished being compared the query image with all of the images of the collection, turning the dicult and slow processing. Considering the indexation of characteristics of low level of partitions of digital images mapped to an inverted index, this work looks for improvements in the acting of the processing of querys and improve in the precision considering the group of images retrieval in great bases of data. We used an approach based in inverted index that is here adapted for partitions images. In this approach the concept of term of the retrieval textual, main element of the indexation, it is used in the work as characteristic of partitions of images for the indexation. Experiments show improvement in the quality of the precision using two collections of digital images. / O principal objetivo de um sistema de recuperação de imagens é obter imagens de uma coleção que atendam a uma necessidade do usuário. Para atingir esse objetivo, em geral, os sistemas de recuperação de imagens calculam a similaridade entre a necessidade do usuário, representada por uma consulta, e representações das imagens da coleção. Tal objetivo é difícil de ser alcançado devido à subjetividade do conceito de similaridade entre imagens, visto que uma mesma imagem pode ser interpretada de formas diferentes por pessoas distintas. Na tentativa de resolver este problema os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo exploram as características de baixo nível cor, forma e textura no cálculo da similaridade entre as imagens. Um problema desta abordagem é que na maioria dos sistemas o cálculo da similaridade é realizado comparando-se a imagem de consulta com todas as imagens da coleção, tornando o processamento difícil e lento. Considerando a indexação de características de baixo nível de partições de imagens digitais mapeadas para um índice invertido, este trabalho busca melhorias no desempenho do processamento de consultas e ganho na precisão considerando o conjunto de imagens recuperadas em grandes bases de dados. Utilizamos uma abordagem baseada em índice invertido, que é aqui adaptada para imagens particionadas. Nesta abordagem o conceito de termo da recuperação textual, principal elemento da indexação, é utilizado no trabalho como característica de partições de imagens para a indexação. Experimentos mostram ganho na qualidade da precisão usando duas coleções de imagens digitais. / Mestre em Ciência da Computação