基于内容的二值商标图像检索研究

论文摘要

多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索手段。由此,基于内容的图像检索技术得到了越来越多的重视,成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。基于内容的图像检索,就是根据描述图像内容的特征矢量进行相似性检索,其中图像内容的提取可以是通用的,也可以是基于特定领域的。随着市场经济的发展,商标在社会生活中扮演着越来越重要的角色,而基于内容的图像检索技术在商标检索领域得到了非常广泛的应用。本文对基于内容图像检索技术做了广泛和深入的研究,介绍了其研究现状和关键技术,讨论了其技术瓶颈和发展趋势;分析了基于内容图像检索技术在商标图像检索领域里的应用需求,主要提出了三种新的商标图像检索方法,实验证明这些方法具有良好的旋转、平移、尺度不变性,得到的检索结果能够很好地满足人的视觉感受。首先,本文提出了基于距离分布信息熵的商标图像检索方法。采用基于目标像素外接圆的方法提取图像目标区域,然后采用同心圆的方法对目标区域进行划分,得到一系列子图像并提取其信息熵,最后对距离分布信息熵进行归一化。其次,本文提出了基于归一化单元转动惯量特征的商标图像检索方法。将商标图像划分为若干个单元子图像,然后分别提取各个单元子图像的归一化转动惯量不变特征。最后,本文提出了基于区域方向信息熵的商标图像检索方法。根据图像的形状主方向对图像进行旋转,并对旋转后的图像提取目标区域,将图像的目标区域沿圆周方向划分为若干个子区域并统计各个子区域的信息熵。实验表明,基于距离分布信息熵的商标图像检索方法优于基于距离分布直方图和基于单元信息熵的检索方法,基于归一化单元转动惯量特征的商标图像检索方法和基于区域方向信息熵的商标图像检索方法取得了令人满意的效果。对于基于内容的图像检索,目前还不存在一个完美的特征能够使得检索结果符合所有人的主观感受和所有应用的实际需求,必须融合多个特征进行检索,并通过人机交互的方式使得检索结果尽可能地满足人的主观需求。本文所提的三种商标图像检索方法,在基于视觉一致性的评价下很难分出优劣,其检索结果的风格各不相同,可以在基于多特征融合的检索系统中作为提供给用户的一种有效选择。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 基于内容的图像检索
• 1.2.1 图像检索的基本框架
• 1.2.2 图像检索的应用领域
• 1.2.3 图像检索的主要方式
• 1.3 基于内容的商标图像检索
• 1.3.1 传统的商标查询方法
• 1.3.2 著名的商标图像检索系统介绍
• 1.4 本文主要研究工作概述
• 1.5 本文内容安排
• 第二章 CBIR 相关技术
• 2.1 CBIR 中常用的图像特征
• 2.2 颜色特征
• 2.2.1 颜色直方图
• 2.2.2 颜色聚合矢量
• 2.2.3 颜色矩
• 2.3 纹理特征
• 2.4 形状特征
• 2.4.1 边界表达
• 2.4.2 边界描述
• 2.4.3 区域表达
• 2.4.4 区域描述
• 2.5 其它特征
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于距离分布信息熵的商标图像检索
• 3.1 二值商标图像
• 3.2 距离分布信息熵
• 3.2.1 目标区域的提取
• 3.2.2 信息熵
• 3.2.3 区域划分
• 3.2.4 相似性度量
• 3.2.5 算法总结
• 3.3 CBIR 性能评价准则
• 3.3.1 用户评价
• 3.3.2 指标评价
• 3.3.3 图表表示
• 3.4 实验对比结果
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于归一化单元转动惯量特征商标图像检索
• 4.1 相关知识
• 4.1.1 图像归一化转动惯量
• 4.1.2 几何不变性分析
• 4.2 基于归一化单元转动惯量特征的商标图像检索
• 4.2.1 图像归一化单元转动惯量特征
• 4.2.2 相似性度量
• 4.3 图像的匹配技术
• 4.4 实验及其结果
• 4.4.1 不变性实验
• 4.4.2 视觉一致性实验
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于区域方向信息熵的商标图像检索
• 5.1 图像的主方向
• 5.2 区域信息熵
• 5.2.1 目标区域的提取
• 5.2.2 区域划分
• 5.2.3 区域信息熵
• 5.2.4 相似性度量
• 5.3 实验及其结果
• 5.3.1 性能指标
• 5.3.2 几何变形实验
• 5.3.3 视觉一致性实验
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 研究展望
• 6.1.1 网络检索
• 6.1.2 基于语义的检索（智能检索）
• 6.1.3 文字特征和视觉特征的结合
• 6.1.4 语义和情感层次的检索
• 6.2 本章小结
• 参考文献
• 致谢
• 附录