本发明提出一种面向无监督图像检索的模拟抗污伪标签增强方法，涉及计算机视觉领域，包括：利用无监督图像检索模型提取图像数据集中所有图像特征，并通过聚类算法为每张图像分配伪标签；采用伯努利随机分布对图像特征向量随机置零以模拟特征污染，获得随机污染特征向量；基于随机污染特征向量计算随机污染后验类别概率，并进行后验类别概率最大池化以获得抗污染后验类别信息；归一化抗污染后验类别信息获得抗污染后验类别概率，将抗污染后验类别概率与聚类产生的伪标签线性组合，以实现伪标签增强，从而改善无监督图像检索准确性，可广泛应用于图像搜索引擎。