[发明专利]商标图像检索方法

权利要求书

1.一种商标图像检索方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取样本商标图像；

对样本商标图像进行灰度化、归一化和滤波处理后，进行颜色特征提取和局部特征提取；

计算样本商标图像中的灰度频率，并根据计算出的灰度频率对样本商标图像进行分类；

根据分类的结果来确定分割阈值，以对样本商标图像中的前景和背景进行分割；

计算样本商标图像的前景和背景的像素灰度统计值，并根据所述灰度统计值确定边缘判据；

根据确定的边缘判据提取样本商标图像的边缘特征；

根据样本商标图像的颜色特征、边缘特征和局部特征建立商标特征数据库，其中根据样本商标图像的边缘特征判断该样本商标图像的复杂度，并按照样本商标图像的复杂度将所建立的商标特征数据库中的样本商标图像分为一个以上的群组；

其中，所述根据样本商标图像的边缘特征判断该样本商标图像的复杂度包括：采用预先设定的复杂度阈值将商标特征数据库中的样本商标图像分为一个以上的群组，对于样本商标图像，通过边缘特征提取算法算出构成图像边缘的笔画总共的像素点的数量，然后根据该像素点的数量与预先设定的复杂度阈值的大小关系，确定出该样本商标图像的复杂度；

获取待测商标图像；

对待测商标图像进行灰度化、归一化和滤波处理后，按照与样本商标图像相同的提取步骤，提取待测商标图像的颜色特征、边缘特征和局部特征；

根据待测商标图像的边缘特征判断该待测商标图像的复杂度，以确定该待测商标图像所属的群组；

综合待测商标图像的颜色特征和边缘特征，在该待测商标图像所属的群组中进行相似度检索；

在确定待测商标图像与该待测商标图像所属的群组中的每一样本商标图像均不相似的情况下，根据该待测商标图像的颜色特征和边缘特征，在该待测商标图像所属的群组之外的群组中进行相似度检索，获得相似度检索结果；

根据用户对所述相似度检索结果的反馈，判断是否进行重新检索；以及

在确定进行重新检索的情况下，根据所述待测商标图像的局部特征，在商标特征数据库中进行相似度检索。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：

判断样本商标和待测商标是否为文字图像组合商标，并在确定样本商标和/或待测商标为文字图像组合商标时，对样本商标和/或待测商标进行文字和图像的分割，以获取样本商标图像和/或待测商标图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述文字和图像的分割采用基于连通域投影法、基于连通域面积法、以及基于结构的子图抽取法中的一种来实现。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对样本商标图像进行颜色特征提取包括：A)对样本商标图像进行颜色特征量化；以及B)提取颜色直方图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤A)对样本商标图像进行颜色特征量化包括：

将色调H分成8份，饱和度S分成3份，亮度V分成2份；

对色调H、饱和度S、亮度V进行量化：

量化完成后，HSV颜色空间被划分成LH×LS×LV个区间，其中LH、LS、LV分别为H、S、V的量化级数；

把量化后的三个颜色分量合成一维颜色特征向量G：

G＝H·LH+S·LS+V·LV；

根据量化的数目，LH＝8，LS＝3，LV＝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]。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对样本商标图像进行分类包括：将样本商标图像分为正常图像类型O、前景不清楚的图像类型I、以及背景不清楚的图像类型II。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定分割阈值包括：确定所述正常图像类型O的分割阈值为初始分割阈值，确定所述前景不清楚的图像类型I和背景不清楚的图像类型II的分割阈值为经过调节的分割阈值。