近几年,随着移动互联网日趋成熟,移动智能设备逐步普及、不断更新,人们生活水平日益提高的同时,经济活动也越来越多元化。随着现代生活节奏的不断加快,人们迫切需要一种便捷高效的日常购物模式,基于移动平台的电子商务模式应运而生,逐渐崭露头角,迅猛发展。如今,个人移动智能手机中的电子商务应用多种多样,人们正在为更为便捷,有效的实现移动端购物而不断探索。本文将基于内容的图像检索系统与移动智能手机相结合,基于目前最为流行的智能操作系统之一的Android系统,设计并实现了针对服装领域的以图搜图检索应用系统。本文的主要工作如下:1.研究了系统数据库的数据获取模式,采用了爬虫系统工具搜集国内知名电子商务网站的服装领域相关图像及其信息。研究并解决了网页数据获取中的URL地址去重问题,对服装商品的相关网页信息建立了结构化的存储索引数据库模式,提高了系统的检索效率。2.针对商品图像中的背景噪声问题,在基于Grab Cut图像分割算法的基础上,提出了一种交互式的前景提取技术,充分利用了用户的主观感受,对图像进行了有目标的噪声过滤,从而一定程度上的提高了商品图像目标的提取准确度。3.针对服装商品的固有特点,提出了SIFT局部特征与颜色直方图的混合特征提取方案,对服装商品图像进行视觉特征提取及匹配研究,并进行了相关算法效果模拟实验。4.依据Android平台图像处理及网络通信等技术,完成系统开发任务。对基于Android的服装检索系统进行全面的功能测试,各功能模块效果完好,时间消耗符合预期范围,能够满足客户基本即拍即搜即买的现代化移动购物体验。本系统Android客户端的主要功能模块有,账号管理模块、拍照获取图模块、图处理模块及结果展示模块。用户通过手机对感兴趣的服装商品拍照,应用系统分析商品图像,以用户可参与的形式对所拍摄图像进行背景噪声过滤,传递给服务器端进行图像匹配,并将最终结果以列表的形式展示于前台客户端界面,成功给用户提供了即拍即搜即得的现代化移动购物体验。