图像搜索的原理和技术主要包括以下几个步骤：

图像搜索是一种利用图像作为输入，从海量的图像数据库中找出与之相关或相似的图像的技术。图像搜索的原理和技术可以分为两大类：基于文本的图像搜索（TBIR）和基于内容的图像搜索（CBIR）。

基于文本的图像搜索（TBIR）是一种利用文本描述，如文本描述图片的内容、作者等等的方式来检索图片。TBIR的优点是简单易实现，可以利用现有的文本检索技术，而且可以结合语义信息来提高检索效果。TBIR的缺点是需要对每张图片进行人工标注，这样会增加时间成本和主观性偏差，而且文本描述往往不能完全表达图片中包含的丰富信息。

基于内容的图像搜索（CBIR）是一种利用图像自身特征，如颜色、纹理、形状等等来检索图片。CBIR不需要人工标注，可以直接从图片中提取特征，并根据特征之间的相似度来进行匹配。CBIR可以克服TBIR中文本描述不足或不准确的问题，而且可以处理更复杂和多样化的图片内容。CBIR的缺点是特征提取和匹配算法比较复杂，需要大量计算资源，并且可能存在语义鸿沟问题，即特征相似度并不一定反映语义相似度。

目前，最先进的图像搜索技术是基于深度学习（DL）模型 的方法。深度学习模型可以自动从大规模数据集中学习高层次抽象特征，并通过神经网络结构实现端到端（end-to-end）地训练和推理。深度学习模型可以同时处理多种类型和尺度的图片特征，并能够捕捉语义信息和视觉信息之间的关联性。深度学习模型在图像分类、检测、分割、生成等任务上都取得了突破性进展，并在各种场景下应用到了实际产品中。

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