1、常用的图像匹配算法及优缺点有哪些？
基于灰度相关，基于特征，基于关系三个层次，基于灰度相关的图像匹配较常用，基于特征匹配效果最好，但是算法复杂，耗时长，难以实现实时性，基于关系的匹配算法建立语义的网络，是人工智能技术在图像处理中的应用，目前为止无突破性的进展。
2、早期的CBIR中都是使用全局特征，因为全局特征不能很好的表达图像语义，后来又出现了基于区域的图像检索（RBIR），那现在RBIR的研究现状怎么样？和那些基于sift特征点的方法相比，使用分割进行图像检索是否可行？
第一个问题，RBIR这个提法不太多，因为CBIR本身包含RBIR。现在在学术上，主流的检索模型都是基于bag-of-visual-words模型进行的相关扩展。这种模型可在一些通用的图库上进行检索，并且效果不错。
第二个问题，将图像进行分割，然后再进行检索当然也是可行的。sift是先侦测特征点，然后使用周围的16x16的像素块的一些信息来描述这个点。进行图像检索，你可以分割图像，也可以不分割图像，这和是否使用sift不冲突。sift只是提取低级特征，分割在图像检索里面是一个更上层的操作。如果你使用图像分割的话，应该是利用图像分割的结果来描述图像的语义。
3、Google 图片搜索的原理是什么？
对于这种图像搜索的算法，一般是三个步骤：
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。
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下面是阮一峰的一个最简单的实现：
原文链接http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？
根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。
下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hamming distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。
（待更新）