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基于商标形状的傅里叶描述和颜色特征的商标图像检索

李云龙  
【摘要】:商标是一个现代企业的标志,注册企业自己的商标是企业走向社会化和国际化的一个重 要步骤,任何知名企业都不希望自己的商标被注册或被恶意注册。 过去对商标图像库的管理是用人工的管理方式。商标图像的检索靠人的主观性来判断是 否相似,这样就有一定的局限性,主要表现在人判断相似的主观性和随意性,当商标图像库 很大的时候,误判相当多,漏检突出。在数字化时代,商标图像可以以数字图像的形式进行 注册,通过计算机对商标进行高效的、数据库式的管理方式。注册时首先对商标图像进行扫 描,输入计算机;然后设计相似特征,利用计算机 快速检索商标图像库,查找是否有相 似商标图像;最后根据返回结果,人再来判断相似程度是不是太高而决定是否给予注册。 本文提出根据商标图像形状简单、颜色单一、比较规则的特点,提出了一种分级检索的 方法,基于商标形状的傅里叶描述的一次商标图像检索和基于颜色特征的二次商标图像检索 方法。 第一次检索是利用傅里叶变换将商标图像的空域形状信息变到频域中,在频域上选择形 状特征向量来进行商标检索,这次检索主要利用商标图像的形状信息。在检索的时候先对商 标图像进行预处理。为了能利用快速傅里叶变换,必须把商标图像的大小归一化,高和宽分 别为2的N次幂;利用中值滤波器对商标图像去噪;利用Robert边缘检测算子来搜索边缘 信息;最后用快速傅里叶变换将图像的空间形状信息变到频域上,在频域中提取64个统计 特征向量来进行商标形状的相似性度量。 第二次检索从第一次检索中的结果选择相似度最大的20%的商标图像作为商标图像库, 进行基于HSI颜色模型表示颜色特征的商标图像检索,主要利用商标图像的颜色特征。把商 标图像的RGB颜色模型转换为和人视觉更相近的HSI颜色模型,然后在HSI颜色模型中获取 商标图像的颜色特征向量,共有48个颜色特征分量;最后将特征向量用直方图相交法进行 相似性计算,最后返回相似度大于0.7的商标图像。这两种检索方法相结合,可以让视觉中 的形状和颜色两种信息的重要在商标图像检索中得到体现。 在实验中利用两次商标图像检索的结果比只用一种方法进行商标图像检索得到的返回 率和准确率都有很大的提高,并且计算复杂度不大,检索效率较高。


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