基于商标形状的傅里叶描述和颜色特征的商标图像检索

摘要

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交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。

目录

文摘

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论文说明：勘误表

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1前言

1.1概述

1.2一般图像检索与商标图像检索的区别与联系

1.3本文的研究工作

2基于商标形状的傅里叶描述的商标图像检索

2.1商标图像的预处理

2.1.1 24位真颜色变为灰度图像

2.1.2商标图像的归一化

2.1.3商标图像的中值滤波

2.1.4商标图像的边缘检测

2.1.5利用快速傅里叶变换将商标图像从空域转为频域

2.2傅里叶表示形状特征向量的提取

2.2.1在频域中提取商标图像的形状特征

2.2.2商标图像形状特征相似性的比较

2.3基于形状的傅里叶描述的商标图像检索实验结果及分析

3基于颜色信息的商标图像检索

3.1 RGB颜色模型和HSI颜色模型

3.1.1 RGB模型

3.1.2 HSI模型

3.1.3 RGB颜色模型到HSI颜色模型的转换

3.2基于颜色特征向量的商标图像检索

3.2.1颜色特征提取

3.2.2颜色相似性计算

3.3利用颜色信息检索的结果和分析

4结合形状信息和颜色信息的商标图像的二次检索

4.1结合两种商标图像检索的方法与结果

4.2利用二次检索比只用一次检索所得结果分析

5今后研究工作的方向

参考文献

基于商标形状的傅里叶描述和颜色特征提取的商标图像检索综述

摘要

1引言

2数字图像处理

2.1基本概念

2.2点运算

2.3几何变换

2.4图像的正交变换

2.5图像增强

2.6图像恢复

2.7图像形态学

2.8图像的边缘检测

2.9图像分割

2.10图像编码

3常用表示图像特征的傅里叶描述法

3.1傅里叶变换及其性质

3.2傅里叶描述子

3.3基于傅里叶的图像检索方法

4.过去常用的商标检索方法

4.1几何不变矩描述子

4.2 Zernike矩

4.3直方图

4.4基于骨架和轮廓

4.5基于统计方法

4.6基于局部形状边界线条的方法

4.7多种方法相结合

5商标图像检索的难点

参考文献：