基于内容的商标图像检索研究

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基于内容的图像检索,就是根据描述图像内容的特征矢量进行相似性检索,其中图像内容的提取可以是通用的,也可以是基于特定领域的。基于特定领域的图像检索技术可以充分利用有用的领域知识,其检索结果相对通用的技术来说更能符合用户的需求。随着市场经济的发展,商标在社会生活中扮演着越来越重要的角色,而基于内容的图像检索技术在商标检索领域得到了非常广泛的应用。本文对基于内容的商标图像检索进行了研究,主要提出了三种新的商标图像检索方法,并设计了一套基于多特征融合的商标图像人机交互检索系统。 首先,本文提出了基于距离分布直方图的商标图像检索方法。采用基于目标像素外接圆的方法提取图像目标区域,然后采用同心圆的方法对目标区域进行划分,得到一系列子图像并产生距离分布直方图,最后对距离分布直方图进行归一化。其次,本文提出了基于区域方向傅立叶变换的商标图像检索方法。基于边界的傅立叶变换是一种重要的形状描述方法,其只利用了图像的边界信息,而忽略了图像的区域信息。为了克服基于边界傅立叶变换的缺点,本文提出了基于区域方向的傅立叶变换并将其应用于商标图像检索。最后,本文提出了基于分块图像特征的商标图像检索方法。对图像进行分块,每个分块图像特征能够反映图像的局部特征,而多个分块图像特征的结合又能够对区域的整体形状进行描述。分块时采取了由粗到细的分层结构,可以从多个层次较好地描述图像的形状特征。对比实验表明,基于距离分布直方图的商标图像检索方法优于基于单个Hu不变矩的检索方法,基于区域方向傅立叶变换的检索方法优于基于Hu不变矩和基于边界傅立叶变换的检索方法,基于分块图像特征的检索方法优于基于Hu不变矩和基于网格特征的检索方法。 对于基于内容的图像检索,目前还不存在一个完美的特征能够使得检索结果符合所有人的主观感受和所有应用的实际需求,必须融合多个特征进行检索,并通过人机交互的方式使得检索结果尽可能地满足人的主观需求。本文所提的三种商标图像检索方法,在基于视觉一致性的评价下很难分出优劣,其检索结果的风格各不相同,在基于多特征融合的检索系统中作为提供给用户的一种有效选择是必不可少的。本文设计了一套基于多特征融合的商标图像人机交互检索系统,其设计目标是一个实验性的框架系统,既可以作为各种检索算法的测试平台,也可以融合多种特征进行检索。
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