基于內(nèi)容的商標圖像檢索.pdf

1、基于內(nèi)容的圖像檢索(Content Based Image Retrieval,簡稱CBIR),是指直接根據(jù)描述圖像內(nèi)容的各種特征進行圖像檢索的技術(shù),目前主要集中于底層特征的相似度匹配的研究,包括顏色、紋理、形狀等.CBIR技術(shù)可應(yīng)用于圖像數(shù)據(jù)庫、電子圖書館、商標管理、公安系統(tǒng)等多種領(lǐng)域,其應(yīng)用廣泛使得對CBIR的研究已成為計算機視覺、圖像數(shù)據(jù)庫與知識挖掘等領(lǐng)域最活躍的研究熱點之一.該文首先概述了目前國內(nèi)外基于內(nèi)容的圖像檢索領(lǐng)域的現(xiàn)狀和

2、發(fā)展趨勢,分析了現(xiàn)有的基于顏色、紋理、形狀的圖像檢索方法及其特點之后,考慮到該文是對二值商標圖像進行研究,所以我們選擇基于形狀的方法進行研究.然后該文對CBIR系統(tǒng)模型和常用的評價準則進行了分析,選取PVR曲線作為該文的檢索性能評價標準.該文針對不同的子圖像融合準則進行了實驗,選取加權(quán)最小平均值準則作為該文的子圖像融合準則.為了充分利用商標圖像的內(nèi)部信息來提高商標圖像的檢索精度,該文提出了一種改進的檢索方法,即融合商標子圖像的多個形狀特

3、征及其內(nèi)部空間關(guān)系特征來進行檢索.為了證明該方法的有效性,該文分別作了基于單個形狀特征(面積)、兩個形狀特征(面積、曲折度)融合、兩個形狀特征(面積、曲折度)與空間關(guān)系特征(子圖像重心之間距離)融合的子圖像融合實驗.實驗中我們選取了三個不同的商標庫,商標庫中分別包括3000、4000、5000多幅二值商標圖像.實驗結(jié)果證明,該文提出的方法即融合子圖像的多個形狀特征與空間關(guān)系特征的商標檢索性能最好,最符合人眼視覺感受.該文設(shè)計了一套基于內(nèi)