[发明专利]基于颜色特征和形状上下文的商标图像检索方法

权利要求书

1.一种基于颜色特征和形状上下文的商标图像检索方法，其特征是：从构建基于内容图像检索CBIR的商标图像检索系统中获取待检测的商标图像；然后进行RGB彩色商标图像的预处理，包括商标图像的灰度化、归一化和滤波处理；对经过预处理的商标图像进行颜色特征的量化后提取出颜色直方图；进行商标图像形状特征的提取；动态调整商标图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数；综合颜色和形状特征进行商标检索，最终得到符合需要的商标检索图像。

2.根据权利要求1所述的基于颜色特征和形状上下文的商标图像检索方法，其特征是：所述颜色直方图是

H(k)=nkN,]]>k＝0，1，·L-1

其中，k代表图像的颜色特征值，L为特征的数量，n_k为图像中颜色特征为k的像素的数目，N为图像的像素总数，H(k)为提取出来的颜色直方图；

对颜色直方图进行归一化处理：

Hn(k)=H(k)ΣiH(k)]]>

H_n(k)为归一化处理后的输出，i为直方图的序号，对于彩色图像的H，S，V三个分量分别统计得到直方图；

所述的进行颜色特征的量化后提取出颜色直方图的主要步骤是：

(1)按照人眼视觉感知能力，把色调H分成8份，饱和度S分成3份，亮度V分成2份；

(2)根据颜色的不同范围和主观颜色感知进行量化：

H=0,H∈[0·,45·]1,H∈[45·,90·]2,H∈[90·,135·]3,H∈[135·,180·]4,H∈[180·.225·]5,H∈[225·.270·]6,H∈[270·,315·]7,H∈[315·,360·],]]>S=0,S∈[0,0.33]1,S∈[0.33,0.66]2,S∈[0.66,1],]]>V=0,V∈[0,0.5]1,V∈[0.5,1];]]>

(3)量化完成后，HSV颜色空间被划分成L_H×L_S×L_V个区间，其中L_H、L_S、L_V分别为H、S、V的量化级数，把量化后的3个颜色分量合成一维颜色特征向量：

G＝H·L_H+S·L_S+V·L_V

G为合成的一维颜色特征向量，根据量化的数目L_H＝8，L_S＝3，L_V＝2，得出：

G＝8H+3S+2V

H，S，V三个分量在一维矢量上分布开来，G的取值范围为[0，1，·47]，计算G可以得到48个bin的一维直方图，其中bin代表有不同灰度水平。