基于图像检索的商标注册应用系统的设计与实现

论文摘要

商标是商品生产者或经营者在其商品上使用的,供消费者辨别商品来源的显著标志,一经注册,即受法律保护。在商标注册过程中,不仅应保证商标的独一无二性,还要保证注册商标的可区分度,因此,在注册之前进行准确的查询和比对,以确定拟注册的商标是否已被注册是非常必要的。伴随着商标注册数量的激增,商标查询的难度也越来越高,基于类目和文本的传统检索方式已不能满足人们的需求,所以现在更多地将基于内容的图像检索技术应用于商标图像的注册检索中。在基于内容的图像检索技术中,特征的选择和提取尤其关键。考虑到商标图像自身具有颜色单调、形状简单、尺寸规则等特点,本文综合利用了商标的颜色和形状这两个最显著的可视化特征进行相似性匹配,同时把纹理分析应用于图像分割中,并加入了商标图像的空间信息。在提高检索精度,兼顾效率的基础上,最大化地利用了商标图像的综合特征。本文提出了一种新的基于形状特征的商标图像检索算法。它先将商标图像按纹理分成大小相等,互不重叠的块,采用灰度共生矩阵和纹理块的空间信息作为每一块的纹理特征,用模糊聚类算法对其进行纹理分割,并把得到的分类数量作为参数。然后对原始图像因纹理分割得到的区域进行特征提取,包括质心、质量、离散度、平均数和方差(由于质心有两个值,实际上是六个特征向量)。文中每幅商标图像采用5个分类(背景图像不做考虑),从而产生一个用于图像检索的30维的特征向量。为了达到不同特征之间优势互补的效果,文中采用颜色聚合向量的概念,提取商标的颜色聚合向量特征,把图像内容分为聚合与非聚合两类,充分考虑了商标图像中不同对象之间的空间位置关系。基于所讨论的图像检索算法,结合已有的研究成果,设计并实现了一个实验性的基于图像综合特征的商标检索系统。通过实验证明,相对于单个特征的商标检索,该系统有着更为出色的检索性能,取得了较满意的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 商标图像检索技术类型简介
• 1.2.1 基于类目的商标检索
• 1.2.2 基于文本的商标检索
• 1.2.3 基于内容的商标图像检索
• 1.3 基于内容的商标图像检索技术
• 1.3.1 基于内容的图像检索技术的特点
• 1.3.2 基于内容的图像检索技术框架
• 1.3.3 基于内容的商标图像检索的主要方式
• 1.4 国内外研究和发展的动态
• 1.5 本文的主要工作和研究成果
• 1.6 论文的组织结构
• 第二章 基于颜色特征的商标图像检索
• 2.1 颜色空间模型
• 2.2 颜色特征的建立
• 2.2.1 自适应滤波（Adaptive Filter）
• 2.2.2 颜色特征
• 2.2.3 颜色聚合向量
• 2.3 相似性度量
• 2.3.1 常用相似性度量准则
• 2.3.2 最优权值法
• 2.3.3 最优权值法测试
• 2.4 实验结果及分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于形状特征的商标图像检索
• 3.1 图像的纹理分割
• 3.1.1 灰度共生矩阵方法
• 3.1.2 基于灰度共生矩阵的纹理特征
• 3.1.3 模糊c均值聚类算法（Fuzzy Clustering Method）
• 3.1.4 纹理分割模型
• 3.2 形状特征向量
• 3.3 实验分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 融合颜色和形状特征的综合特征商标检索
• 4.1 综合特征图像检索
• 4.1.1 综合特征图像检索的特征描述
• 4.1.2 多特征综合检索的相似度匹配
• 4.1.3 综合特征图像检索中的特征提取方法
• 4.2 图像特征归一化
• 4.2.1 特征内部归一化
• 4.2.2 特征外部归一化
• 4.3 综合特征检索中图像特征权值调整
• 4.3.1 特征之间权值的调整
• 4.3.2 特征内部权值的调整
• i的调整'>4.3.3 W_i的调整
• 4.3.4 多特征检索复杂度的减小计算
• 4.4 实验结果及分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 商标检索系统的实现
• 5.1 系统结构
• 5.1.1 商标图像库生成子系统
• 5.1.2 商标图像检索子系统
• 5.2 数据库管理
• 5.3 商标检索
• 5.4 实验结果及分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢