针对传统的重复图像发现技术无法保证图像检索的扩展性和精确性,提出了一种基于二维云模型过滤的重复图像发现方法.该方法在词袋模型的基础上,首先将汉明嵌入精炼后的匹配描述子映射为二维空间中的点,然后通过云模型计算二维点分布的不确定性以剔除分布波动较大的候选图像,最后根据投票得分进行图像排名.实验结果表明,新提出的方法不仅能保持弱几何一致性约束算法适合大规模图像检索的优点,而且还显著提高了重复图像发现的精度.