日益趋向数字化的新时代,激增型的电子文档规模极速扩大。因此,有效可控管理文档数据,并快速查找需要的目标文档图像逐渐成为紧迫待解决的问题。国内外诸多文档图像检索领域中的研究者借签图像检索(Image retrieval,IR)中的有效算法,结合文本图像文种与版面自身本质特性实现其快速、精确检索处理。目前,具有鲁棒性的多类局部特征纷纷被应用于图像检索研究中,本文从中受启发,对图文混排的复杂版面结构维吾尔文档图像进行检索研究,使得少数民族文本图像处理研究引入到新型发展趋向。图文混排复杂版面结构的文档图像有别于自然场景、纯文本图像,是一类含有文字、图片、表格及数学表达式的、版面信息丰富的多媒体素材,也是当前大规模文本图像库的主题。本文对于复杂版面文档图像不经过繁琐的版面分割、分析处理,实现高精度检索,弥补维吾尔复杂文本图像检索研究中的空白。本文主要贡献如下:(1)构建具有复杂版面结构的维吾尔文印刷体文档图像样本数据库。(2)提取维吾尔文复杂文档图像的SURF特征,并对其进行改进,有效缩短特征提取耗用时间及降低计算复杂度。(3)对SURF及FAST+SURF特征实现FALNN双向匹配与KD-Tree+BBF匹配,在尺寸、旋转、亮度变换下,对比分析两者的匹配性能,验证局部特征的鲁棒性。(4)对于局部特征实现基于四种距离的相似性度量和基于匹配数目的相似性度量检索方法,并分别在分类、剪切、压缩等调整的数据库中进行检索实验,对比分析两种检索算法性能。(5)为验证两种检索系统稳定性和可靠性,构建维文、阿拉伯文、中文、藏文、自然图像数据库,并对应查询图像进行多种(尺寸、旋转、亮度)变换,分别进行检索对比实验。可知,基于改进SURF特征的检索系统满足用户快速、准确查找目标图像的需求。