基于形状和空间结构的商标图像检索方法

本文提出一种基于单元子图像形状和空间结构的多级商标图像检索算法,根据单元子图像特征相似性对商标图像进行粗检索,然后对结果图像的空间结构用位置字符串匹配的方法进行分析。实验结果表明,本文提出的方法是有效的。     

基于内容图像检索中的颜色特征描述

多媒体数据库应用需要有效的基于内容相似性检索方法。颜色特征由于其简单、计算复杂度低及对几何变换的不变性成为机器可自动提取的图像内容中最重要的特征。文章讨论了颜色特征的表示及其进展。直方图是使用最普遍的颜色特征描述符,它必须选择与人类视觉机制一致的颜色空间和量化模式。直方图与空间关系的组合可提高图像内容描述的精度,因而提供更好的颜色特征匹配。由于基于小波变换的编码技术已成为JPEG2000等图像编码标准的核心,因此基于小波变换系数特征描述方法已越来越受到重视。由于图像颜色的心理作用可影响观察者对图像的理解,如何建立与心理活动及视觉机制相适应的颜色特征模型,提取这些语义级的高级抽象内容是我们必须面对的挑战。     

基于形状特征描述算子的3D模型检索

针对投影图像的形状特征,结合傅里叶描述算子、Zernke不变矩、形状参数、离心率的特点,提出一种基于权重关系的合成的形状特征描述算子,将其应用到3D模型投影图像检索算法中。实验结果表明,相比其他4种形状特征描述算子,该算子能较好描述投影图像的轮廓、区域以及整体特征信息,并可提高算法的检索效率。     

基于图像信息熵的商标图像检索

提出了一种基于图像信息熵的商标图像检索系统,该系统使用图像的单元熵作为特征来描述图像形状,用欧氏距离来度量熵矢量间的相似性。用１３１０幅图像构成的数据库进行实验,结果表明,该系统输出的相似图像与人的视觉感应吻合性较好,并且具有了的比例不变性较好,并且具有很好的比例不变性,抗噪声性和抗和浓谈性。     

基于形状与空间位置特征的二值商标图像检索

本文将商标图像看作是由一些具有显著形状特征的区域构成的集合体,对于这样一个集合体,提出了一种基于形状与空间位置特征的检索方法.该方法既考虑了商标内部各组成部分的形状特征,又兼顾了它们之间的空间位置关系,从而保证了图像局部与整体的一致性,具有很好的检索精度.与仅仅利用图像的形状特征进行检索的实验结果相比,其检索结果更加符合人的视觉感受.     

基于多纹理特征的商标图像检索

提出了一种基于多纹理特征的商标图像检索方法。首先对图像纹理特征进行分析,从人眼视觉角度选用粗糙度和方向性这2个纹理特征量;从统计分析的角度出发,基于图像灰度共生矩阵描述了二阶矩、熵、对比度和均匀性这4个纹理特征量。这6个纹理特征量从不同角度刻画了图像特征,对其归一化后用欧氏距离进行图像相似性度量。通过实验,证明了该方法可以取得比较满意的检索结果。     

基于NMI不变特征的二值商标图像检索方法研究

商标图像的检索在图像库系统管理和应用中得到了越来越多的重视。文中针对二值商标图像，提出一种基于 NMI 特征的商标图像检索方法。其特点是计算简单，精确度高，具有抗几何畸变性，对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性．试 验结果表明，该方法具有一定实用价值，可用于二值商标图像检索。     

基于NMI不变特征的二值商标图像检索方法研究

商标图像的检索在图像库系统管理和应用中得到了越来越多的重视。文中针对二值商标图像,提出一种基于NMI特征的商标图像检索方法。其特点是计算简单,精确度高,具有抗几何畸变性,对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性。试验结果表明,该方法具有一定实用价值,可用于二值商标图像检索。     

一种基于组合特征的商标图像检索算法研究

提出一种将三个特征结合的方法来进行商标图像检索.首先用Canny算子对商标图像的边缘进行提取;其次计算出商标图像边缘的7个Hu不变矩,以及偏心率和质心距离,得到一个9维向量;然后用欧氏距离匹配;最后给出了和其它算法对比的实验结果.     

基于特征的二值商标分层检索方法

针对以往商标图像搜索方法单一,并且缺少用户反馈的缺点,文中提出一种基于形状特征和纹理特征的二值商标图像分层搜索方法.该方法首先利用HU不变矩提取图像的形状特征;然后利用欧氏距离来测量图像的相似度,进行第一次筛选得到一个数目不定的候选集;接着利用灰度直方图的方法提取候选集中的图像的纹理信息,进行第二次筛选;最后通过用户的反馈进行不断的优化.从而使检索出来的图像更加迅速和准确,更加符合人的视觉感受.     

面向图像检索的热力特征描述子构造与匹配

基于深度学习的图像匹配技术已成为图像检索任务的研究热点,受不同局部区域高相似性描述子影响,误匹配问题降低了现有方法的检索精度,为此提出一种面向图像检索的热力特征描述子构造与匹配方法。首先,通过语义分割网络获得每个卷积层的可视化特征图,针对最后一个卷积层具有更强空间信息和语义信息的特点,利用梯度得分获得特征图中每个通道的权重,通过线性融合的方式,在通道维度上加权求和并归一化,利用双线性插值获得最终的热力图。其次,采用深度学习方法（DELF）获得图像深度特征描述子,利用语义分割网络所获得的类别信息和热力值信息构造多维度复合热力特征描述子,给出针对这类特征描述子的KD树结构。最后,基于该结构结合BBF和随机抽样一致算法实现特征匹配。在Oxford5K和Paris6K数据集上进行实验,实验结果表明,与DELF和D2-Net算法相比,该方法在查准率及时间效率上都有所提高,与Fine-tuning CNN、DAME WEB等方法相比检索精度提高近2个百分点。该方法能够更好地提高图像检索效率和精度,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于Sift 特征的商标检索算法

基于内容的商标检索利用全局形状特征和子图像的空间位置关系进行特征匹配,存在检索精度不高、抗噪声能力不强和相似子图像可能发生误检、漏检等不足。该文提出一种利用Sift特征进行商标检索的新方法。实验结果表明,与现有检索方式相比,该方法准确全面,并对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有更强的抵抗力。     

利用特征点平均矩特征的商标图像检索

提出了一种新的基于多特征点平均矩特征的商标图像检索方法。首先根据图像的参照圆与形状主方向将图像划分为若干个同心圆,并在每个同心圆内确定一些特征点,这些特征点在图像中的相对位置不受旋转、尺度、平移等因素的影响。然后提出了基于多特征点平均矩特征的概念,该特征不仅具有良好的鲁棒性,而且对于噪声以及图像边缘的细微变化并不敏感,非常适合用来描述商标这种特定的图像。实验结果证明,利用该算法检索的结果兼顾了商标图像在局部和整体上的一致性,能够较好地满足人的视觉感受。     

基于距离分布信息熵的商标图像检索

提出了一种基于距离分布信息熵的图像检索方法,该方法首先对图像的目标区域进行区域划分,然后提取区域的信息熵作为特征来描述图像形状,最后使用欧式距离度量熵矢量之间的相似性。实验结果表明,距离分布信息熵能有效地刻画出二值图象的形状特征,并且具有良好的平移、旋转及尺度不变性,检索结果符合人眼的视觉感受。     

利用形状与空间位置特征检索二值商标图象

为了充分利用商标图象的内部信息，以提高商标图象的检索精度，提出了一种综合利用商标形状特征与共内部空间位置关系持征来检索二值商标图象的方法，由于二值商标属于人工图象，大多数二值商标都是由一些边界分明的几何形状体构成，因此可把二值商标图象看作是由一些具有显著形状特征的区域构成的集合体，对这些集合体首先利用矩特征进行形状的相似性度量，然后利用投影分类的方法匹配空间位置关系，该方法基于这一思想，既考虑了商标涔部各组成部分的形状特征，又兼顾了它们之间的空间位置关系，将整个检索过程分为初级检索与检索求精两个阶段，由于该方法保证了整体与局部的一致性，因此具有很好的检索精度，与仅仅利用图象的形状特征进行检索的实验结果相比，其检索结果更加符合人的视觉感受。     

基于纹理分割的形状特征相似的商标检索技术

提出了一种新的商标图像检索方法,它基于图像的纹理分析进行自动分割,得到分块图像的形状大致信息,然后把纹理、形状这些相关特征进行组合,从而产生一个用于商标图像检索的特征向量.实验证明从纹理分割区域生成的图像特征对于商标图像检索非常有效,具有较强的识别能力.     

基于区域伪Zernike矩的商标图像检索

研究商标图像检索问题,针对在二值商标图像检索中要求准确、高效,因此确定出目标像素点的区域分布形式,解决商标形状特征,对平移、旋转、比例以及起始点等变化下特征不变性问题,提出了一种基于区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法。算法根据图像目标区域的最小外接圆进行区域划分,提取区域的伪Zernike矩来描述图像形状特征进行商标检索。通过仿真实验证明,区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法具有良好的平移,旋转及比例不变性,并用有较强的抗噪性。     

基于多特征抽取的商标图像检索

提出了一种多特征抽取方法进行商标图像检索。首先根据图像的连通性把图像分割成多个独立的单元子图像,然后对各个单元子图像提取特征;同时提出多对多特征匹配方法对商标图像进行检索。实验结果表明,应用该方法得到的检索结果是有效的,能够很好地满足人的视觉感受。     

一种改进的基于内容的商标图像检索方法

传统的小波模极大值结合不变矩法是一种有效的基于内容的商标检索方法,但其进行不变矩计算的边缘定位不够精确,抗噪性不够强,借鉴信号奇异性检测中模极大值线搜索算法思想予以改进,并用VC++编程实现。检索结果表明,该改进算法在保持良好平移不变性、镜像不变性和扭曲不变性的基础上有效提高了查全率和查准率。     

基于内容图像检索的相关技术及发展

本文介绍了基于内容的图像检索技术的特点、检索系统的基本构成、图像颜色、纹理、形状等特征抽取与描述方法及相关技术的发展、图像的相似性测度、检索性能评估的一般方法,最后提出了进一步研究方向。