网络教育平台以及教辅APP的蓬勃发展,带来的是电子化教辅文档图像数据的大规模增长,对于教育工作者和学生来说,在这些规模庞大的图像数据库中找到自己所需要的教辅文档图像是件十分费力的事情,所以也就产生了面向教辅文档图像数据的图像检索的需求。本文介绍了文档图像检索的国内外研究现状并通过分析当前教辅文档图像数据的特点,设计一种面向教辅文档图像的检索系统,主要工作为以下几点:（1）设计了面向教辅文档图像的图像分割算法。在教辅文档图像数据中,包含印刷文字信息、手写文字信息、自然图像以及公式、表格之类的特殊图像,在这些信息中,手写文字信息对于教辅文档图像检索是没有帮助的,还会影响到检索性能。所以需要将这部分信息进行筛除。本文通过分析教辅文档图像数据的特点,设想了两种思路对本问题进行解决,第一种思路是将这些信息当作图像中的目标,然后使用目标检测算法对其进行提取,并对其中手写信息类别的目标进行剔除,本文基于这种思路设计了一种基于Retina Net的图像分割方法;第二种思路是将图像中像素进行分类,即语义分割的方法实现对不同的信息块的分离,本文基于该思路设计了基于U-Net的图像方法,并设计了损失函数以适用于本任务,并对图像分割结构进行后处理,提高结果精度。（2）设计了基于BOW的教辅文档图像检索算法。一般的可视化词汇的图像检索方法是对图像进行分块,然后特征提取,构造可视化词汇词典,进行检索。但是针对在教辅文档图像数据中,存在着大量的无意义的图像块,包括大量的空白背景等。本文通过上阶段图像分割的结果,将教辅文档图像中具有实际意义的图像块提出,并在这些图像块上进行特征提取,并采用SURF特征和MSER特征结合的方法,能够得到分辨能力更好的特征,从而得到更好的图像检索性能。（3）设计并实现基于教辅文档图像的检索系统。对用户提交的待检索的教辅文档图像数据,使用基于本文设计的分割算法,将图像数据进行分块过滤手写信息,再通过本文设计的图像检索方法,对图像进行检索,将结果可视化的返回到用户界面。