边界特征和区域特征相结合的商标检索算法

商标图像检索的目的是对商标图像之间的重复性、相似性进行审查.首先把商标图像的轮廓视为一个几何形状,通过一类称作v系统的正交函数系,对这个几何形状进行精确的数学表达,从而在频域求得商标的边界特征向量,这个特征向量描述了商标的整体特征.另一方面,为了描述商标的局部特征,通过对商标图像区域的划分,分别考虑各子块像素的比重和子块重心的位置,得到商标图像的两个区域特征向量,它们描述了商标的局部特征.最后利用边界和区域特征向量间的欧式距离的加权,来进行商标之间的相似度量,得到一类新的商标检索算法.大量的、各种类型的商标检索实验表明,与fourier描述子、zernike矩、不变矩以及fourier描述子和zernike矩相结合的方法等相比,方法在检索性能上有较大优势.