随着移动互联网时代的来临，智能手机购物越来越受广大消费者欢迎，针对手机网上服装购物系统只能让用户使用品牌、价格、颜色等文字信息搜索预购服装，本文尝试使用实时、丰富、符合移动终端特点的图像信息搜索预购服装。因此本文提出了基于SURF图像配准算法的服装图像检索与匹配系统。本系统首先与杂志、报纸、等传统媒体合作，将其服装图片源作为本实验用图像库的来源，对其预处理，将其服装图片处理成相同尺寸，同时过滤服装图像的非相关信息。然后通过SURF算法提取服装图像特征点存入数据库，并存储相对应的服装详细信息。通过手机客户端拍下喜欢服装并上传，服务器根据SURF算法进行服装检索并返回检索结果。SURF算法具有尺度变化、旋转、仿射变换、噪声鲁棒性，同时其在检索的实时性方面表现突出。因此本文采用SURF算法完成服装图像的特征检测、特征描述、特征匹配工作。同时针对SURF特征数据在高并发下IO性能低下问题提出将服装特征数据放入缓存的解决方案。最后针对服装图像在手机客户端展示延迟问题，提出服务器端生成缩略图进行客户端展示方案。在模拟的互联网环境下进行了相关检索实验，实验表明，系统能在一定服装样本范围内准确高效进行服装图像的检索与匹配，具有较高的匹配率。基于移动视觉的服装检索系统增强了购物者搜索预购服装的便利性和快捷性，是对在移动互联网背景下服装检索系统的补充和探索。