基于多特征融合的外观设计专利图像检索算法

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• Contents
• 第一章 绪论
• 1.1 外观设计专利简介
• 1.1.1 外观设计的概念
• 1.1.2 外观设计专利的意义
• 1.1.3 外观设计专利权的保护范围及侵权认定
• 1.2 外观设计专利检索的研究意义
• 1.3 外观设计专利检索的国内外研究现状
• 1.4 本文工作和章节安排
• 第二章 外观设计专利检索相关技术
• 2.1 基于关键字的外观设计专利检索技术
• 2.2 基于内容的外观设计专利检索技术
• 2.2.1 图像特征提取技术
• 2.2.2 相似性度量技术
• 2.2.3 相关反馈技术
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于形状和纹理特征的外观设计专利图像检索算法
• 3.1 特征提取算法
• 3.1.1 形状特征
• 3.1.2 纹理特征
• 3.2 相似性度量算法
• 3.3 基于高斯描述子的多特征融合图像检索算法
• 3.4 基于边界方向直方图的多特征融合图像检索算法
• 3.5 本章小结
• 第四章 实验结果比较与分析
• 4.1 性能评价指标
• 4.2 算法性能比较与分析
• 4.2.1 基于高斯描述子的图像检索算法性能分析
• 4.2.2 多特征融合图像检索算法性能分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 外观设计专利图像检索仿真系统设计
• 5.1 仿真系统总体结构
• 5.2 仿真系统主要功能
• 5.3 仿真系统设计方案
• 5.4 检索结果示例
• 5.5 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢