基于形状特征的商标图像检索研究
基于内容的图像检索(CBIR)是指直接根据图像内容的各种特征进行图像检索的技术，目前主要集中于底层特征相似性匹配的研究，包括基于颜色、纹理、形状等特征的检索。基于特定领域的图像检索技术可以充分利用该领域内的相关知识，使检索结果更能符合用户的需求。随着市场经济的发展，注册商标的数目不断增加，需要建立一种准确、高效的商标图像自动检索系统，因此基于内容的图像检索技术在商标检索领域得到了广泛的应用。本文研究了基于形状特征的商标图像检索，对该领域近几年提出的检索算法进行分析与对比，提出了一种新的商标图像检索算法。主要研究内容如下：
⑴提出了基于子对象轮廓特征和规则子块区域特征的商标图像分层检索算法。针对目前两种主要的提取商标图像局部形状特征方法的不足，该算法将图像分割为连通子对象的方法与图像划分为规则子块的方法有效地结合起来，进行分层检索。该算法提取的形状特征包括子对象的轮廓特征和规则子块的区域特征，这样可以避免使用单一特征时表示形状不充分的缺点。
⑵研究了成对几何特征直方图表示形状轮廓特征的算法，并采用此算法表示商标图像中子对象的轮廓特征。为了得到子对象的成对几何特征直方图，需要进行子对象抽取、边缘检测、轮廓跟踪、轮廓多边形逼近、Hough变换检测线段、计算有向相对角和有向相对位黄等步骤，因此本文对这些步骤中涉及到的算法进行了研究与实现。
⑶针对目前常用的预处理方法造成商标图像形状失真的问题，本文提出了无畸变的预处理方法，提高了基于形状特征的商标图像检索算法的性能。
⑷针对等距离同心圆分块法中存在的不足之处，本文提出了改进的同心圆分块法，提高了图像边缘区域特征表示的精度。
⑸将本文提出的算法与目前已有的两种商标图像检索算法进行对比实验，这两种对比算法分别是：①基于规则子块区域特征和全局Hu不变矩的商标图像检索算法；②基于连通子图像区域特征的商标图像检索算法。通过对实验结果的分析可以看出，本文提出的算法对平移、缩放、旋转和镜像具有很好的不变性，而且对商标图像的几何形变不敏感，检索出的商标图像具有较好的视觉一致性。
商标图像;图像检索;图像识别;图像处理
南京邮电大学
硕士
计算机应用
王绍棣
2009
中文
TP391.41;TP317.4
60
2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）