基于综合特征的商标图像检索方法基于综合特征的商标图像检索方法
摘要：针对二值商标图像，提出了一种基于轮廓的特征描述方法角点直方图，此方法考虑摘要了轮廓像素点的位置特征，获得较好的检索效果。首先根据图像边缘像素点在8邻域内的其它边缘像素点计算角点的方向角度，将角点分为方向角度为45o、90o、135o和180o的4种不同类型，并建立角点直方图，然后根据角点直方图和HU矩特征进行图像检索。实验证明，此特征具有较好的旋转不变形、尺度不变形和平移不变形，同时，使用此特征和HU矩作为综合特征可以获较好的检索效果。关键词：图像检索HU矩方向角度角点直方图综合特征关键词
1．引言．
商标是商品经济的产物，是商品的一个重要标识，不允许侵犯或者混同，并且注册商标受到法律的保护。近年来，由于注册商标的数目不断增加，人工已经难以胜任大量商标的相似性比较，因此建立一种准确高效的商标自动检索系统具有重要的意义。传统的商标图像检索是通过关键词进行人工查找，这种方法效率低而且误差较大。90年代初期，研究者提出了基于内容的图像检索（co
te
tbasedimageretrievalCBIR），通过提取图像的内容特征实现图像的检索。目前，基于内容的商标图像检索是CBIR的一个重要研究方向。基于内容的图像检索算法研究非常活跃，国内外的CBIR研究成果颇多，基于高层语义特征或低层各特征的图像检索均取得了较好的成绩。如陈久军等1通过研究面向语义检索的图像内容描述机制，提出了XML驱动的图像语义检索框架，该方法具有较好的语义检索性能。李清勇等2基于统计方法和视觉感知机制，提出一种新型的纹理特征独立纹元矩。形状特征主要分为轮廓特征和区域特征。轮廓特征根据图形的边缘像素提取图像特征，从视觉生理角度来讲，这类算法更接近人类形状识别机理，一般认为，基于轮廓的描述子性能好于其他形状描述子，是图像检索特征的首选。对于二值图像的轮廓特征来说，形状是由各边缘像素点的位置决定的，考虑轮廓像素点之间的空间位置特征，针对二值商标图像的检索，本文提出了一种新的基于轮廓的特征描述方法，不仅计算简单，而且直观地反映了图像的轮廓特征。
2．综合特征的图像检索算法．综合特征的图像检索算法的图像检索21商标图像检索流程图商标图像检索流程图图像检索
图1描述了本文的检索算法的流程。首先，对商标图像库中的商标图像进行图像预处理和特征提取，将提取出来的特征值存入图像特征库。当需要检索一个商标r