基于多特征融合的外观设计专利图像检索算法

摘要

外观设计在提高产品的市场竞争中扮演着举足轻重的角色。外观设计专利检索不仅帮助设计人员发现设计灵感,同时也能帮助企业规避侵权行为风险,对于知识产权的保护具有十分重要的意义。
　　 本文针对外观设计专利图像的特点,提出了两种基于多特征融合的外观设计专利图像检索算法。基于高斯描述子的多特征融合图像检索算法采用Hu不变矩和高斯描绘子两种算法提取图像形状特征,采用Gabor滤波方法提取纹理特征,检索过程中计算特征融合后的相似距离,根据相似距离将图像排序后返回；基于边界方向直方图的多特征融合图像检索算法采用结构特征和边界方向直方图两种算法描述图像形状特征,采用Gabor滤波算法和分块统计算法提取纹理特征。首先采用几种几何特征对图像库进行初步筛选,之后将图像特征进行对称变换,分别计算原特征与变换后特征的相似距离,以最短距离作为实际的图像之间相似距离,最后将图像排序后返回结果。
　　 本文通过实验比较分析了多种图像检索算法的检索性能。实验结果表明,本文提出的基于边界方向直方图的多特征融合图像检索算法能够更有效地实现外观设计专利图像的检索。最后以基于边界方向直方图的多特征融合图像检索算法为基础,实现了外观设计专利图像检索仿真系统。