少数民族传统文化在中华民族文化发展的历史进程中扮演着非常重要的角色。然而随着社会现代化进程的加快,少数民族传统文化正在逐渐消失,这使得越来越多的学者开始重视传统少数民族文化的保护。少数民族服饰作为少数民族文化中的重要组成部分,对其进行数字化处理及应用,无疑是实现少数民族服饰文化保护与传承的有效途径之一。本文主要对少数民族服饰图像处理关键技术进行了研究,旨在探索少数民族服饰数字化应用的有效途径,为相关领域的研究提供技术支持。本文的主要研究内容包括以下三个方面:(1)少数民族服饰花纹图案检测方法研究。提出一种基于改进的HOG+SVM少数民族服饰花纹图案检测算法,首先通过图像分割和灰度化处理构建少数民族服饰花纹图案正负图像集,对传统的HOG特征提取算法进行优化,并提取少数民族服饰花纹图案图像特征,并将其作为SVM分类模型的输入来训练生成检测器,最终实现少数民族服饰花纹图案的检测。(2)少数民族服饰图像匹配方法研究。提出一种基于K-Means+CPD的少数民族服饰图像匹配算法,以检测得到的花纹图案作为匹配图像,首先采用K-Means算法对图像特征点集进行聚类提高匹配精度,然后通过CPD算法对少数民族服饰数据集中的待匹配图像进行匹配,最后通过多组对比实例和分析验证了所提方法在少数民族服饰图像匹配中的有效性。(3)少数民族服饰图像识别方法研究。首先构建了包含佤族和彝族的7000余幅训练和测试图像集,然后基于TensorFlow深度学习框架将深度卷积网络VGG模型迁移到少数民族服饰识别任务中,并通过与其它深度神经网络结构进行对比分析,反复迭代对比各个神经网络模型的损失和识别准确率,并对网络模型的参数进行优化从而实现少数民族服饰图像的分类识别。