图像检索是一种基于计算机视觉技术的搜索方法，旨在从大规模图像数据库中检索出与用户查询图像相似的图像。这一技术在数字化和网络化日益发展的今天变得尤为重要，其核心在于通过分析和处理图像内容来实现高效、准确的检索。
图像检索可以分为两大类：基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）和基于文本的图像检索（Text-Based Image Retrieval, TBIR）。基于内容的图像检索直接利用图像的颜色、纹理、形状等视觉特征进行检索，而基于文本的图像检索则依赖于图像旁边的文字描述或标签。
CBIR技术是图像检索中的一个重要分支，它通过分析图像的颜色、纹理、形状等视觉内容，在大型图像数据库中搜索相似图像。这种方法通常包括特征提取、特征向量构建以及相似度计算等步骤。例如，颜色直方图、纹理特征和形状特征是常见的图像特征类型。
随着深度学习和计算机视觉技术的发展，基于深度学习的图像检索技术逐渐成为主流。这些技术能够自动学习图像特征，从而提高检索的准确性和效率。例如，卷积神经网络（CNN）、反向传播神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等被广泛应用于图像特征提取和相似性匹配。
图像检索的应用场景非常广泛，包括医疗影像分析、安防监控、电子商务产品推荐、艺术作品管理等领域。例如，在医疗领域，医生可以通过图像检索快速找到与病例相匹配的历史医学影像，辅助诊断。 在电子商务中，图像检索可以帮助用户通过上传图片来搜索相关商品。
然而，尽管图像检索技术取得了显著进展，仍面临一些挑战，如语义差距问题和大规模数据处理的复杂性。语义差距指的是用户输入的关键词可能无法完全表达其高级概念，导致检索结果不理想。此外，随着数据量的爆炸式增长，如何高效地处理和检索海量图像数据也是一个重要的研究方向。
图像检索是一项复杂且具有广泛应用前景的技术，它结合了计算机视觉、模式识别、数据库管理和人工智能等多个领域的知识，为从海量图像数据中快速获取所需信息提供了有效的解决方案。