Bilder zu suchen und zu analysieren erweist sich als deutlich komplexer als die – ohnehin schon schwierige – Suche und Analyse von und in Textdokumenten. Der vorliegende Beitrag gibt in diesem Kontext einen Überblick über Grundlagen und Konzepte der inhaltsbasierten Bildrecherche für Anwender aus den Geistes- und Kulturwissenschaften. Der erste Teil behandelt die Geschichte und Konzepte zum inhaltsbasierten Image Retrieval: typische Anwendungsfälle, Arten von Bildern, die Rolle der Semantik, die Auswirkungen einer Segmentierung, die sensorische bzw. semantische Lücke sowie Standards der Bildrecherche. Der zweite Teil des Beitrags erläutert verschiedene Herangehensweisen zur Bildsuche und Bildanalyse. Beginnend mit klassischen Bildeigenschaften (Farbe, Textur, Form) über Segmentierungsverfahren und lokale Bildeigenschaften bis hin zu Ansätzen des Deep Learning werden verschiedene Verfahren skizziert und in ihren Stärken und Schwächen charakterisiert. Ein Blick auf einige exemplarische Anwendungen rundet den Beitrag ab.