商標(biāo)圖像檢索方法
【專利摘要】本發(fā)明的商標(biāo)圖像檢索方法包括：對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行顏色和局部特征提??；根據(jù)灰度頻率對(duì)樣本商標(biāo)圖像分類；進(jìn)行前景和背景分割；根據(jù)前景和背景的像素灰度統(tǒng)計(jì)值確定邊緣判據(jù)；根據(jù)邊緣判據(jù)提取邊緣特征；根據(jù)邊緣特征判斷樣本商標(biāo)圖像的復(fù)雜度以將樣本商標(biāo)圖像分為一個(gè)以上群組；按照相同提取步驟提取待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征、邊緣特征和局部特征；根據(jù)邊緣特征判斷待測(cè)商標(biāo)圖像的復(fù)雜度以確定其所屬群組；綜合待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色和邊緣特征在其所屬群組中進(jìn)行相似度檢索；在確定待測(cè)商標(biāo)圖像與其所屬群組中的每一樣本商標(biāo)圖像均不相似的情況下在之外的群組中進(jìn)行相似度檢索；在確定重新檢索的情況下根據(jù)待測(cè)商標(biāo)圖像的局部特征進(jìn)行相似度檢索。
【專利說明】商標(biāo)圖像檢索方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像檢索技術(shù)，具體地，涉及一種商標(biāo)圖像檢索方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 商標(biāo)是公司、產(chǎn)品或服務(wù)的標(biāo)志，與企業(yè)的商品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、經(jīng)營管理融為一 體，在工商業(yè)社會(huì)中起著非常重要的作用，是公司及其產(chǎn)品的一個(gè)重要屬性，具有唯一性。 為使商標(biāo)得到合法的保護(hù)，必須向商標(biāo)局正式注冊(cè)。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和全球化進(jìn)程的 加快，商標(biāo)數(shù)量逐年遞增。防止重復(fù)注冊(cè)或相似商標(biāo)注冊(cè)是商標(biāo)管理的核心問題。為了保護(hù) 注冊(cè)商標(biāo)的合法權(quán)益，打擊仿冒盜用注冊(cè)商標(biāo)的違法行為，需要對(duì)待注冊(cè)的商標(biāo)進(jìn)行檢索， 與已注冊(cè)的商標(biāo)進(jìn)行比較，確定二者不相同或者不相近似，才具有注冊(cè)資格。
[0003] 商標(biāo)圖像的識(shí)別檢索是多媒體信息檢索領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題，圖像識(shí)別檢索方法盡管 多種多樣，但其核心問題都是圍繞特征提取。目前的商標(biāo)識(shí)別檢索方法主要針對(duì)背景較簡 單的高品質(zhì)商標(biāo)圖像，對(duì)于圖像背景較為復(fù)雜的商標(biāo)圖像的識(shí)別具有一定的局限性，識(shí)別 率較低。特別是在圖像邊緣提取過程中，往往無法保證準(zhǔn)確地提取圖像邊緣。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有的商標(biāo)圖像識(shí)別檢索技術(shù)在特征提取方面的局限性，提 供一種能夠針對(duì)不同類型的圖像準(zhǔn)確提取圖像邊緣，保證邊緣檢測(cè)效果，提高商標(biāo)圖像識(shí) 別準(zhǔn)確率的商標(biāo)圖像檢索方法。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，提供一種商標(biāo)圖像檢索方法，該方法包括以下步驟：獲取 樣本商標(biāo)圖像；對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化、歸一化和濾波處理后，進(jìn)行顏色特征提取和局 部特征提?。挥?jì)算樣本商標(biāo)圖像中的灰度頻率，并根據(jù)計(jì)算出的灰度頻率對(duì)樣本商標(biāo)圖像 進(jìn)行分類；根據(jù)分類的結(jié)果來確定分割閾值，以對(duì)樣本商標(biāo)圖像中的前景和背景進(jìn)行分割； 計(jì)算樣本商標(biāo)圖像的前景和背景的像素灰度統(tǒng)計(jì)值，并根據(jù)所述灰度統(tǒng)計(jì)值確定邊緣判 據(jù)；根據(jù)確定的邊緣判據(jù)提取樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征；根據(jù)樣本商標(biāo)圖像的顏色特征、 邊緣特征和局部特征建立商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫，其中根據(jù)樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該樣本 商標(biāo)圖像的復(fù)雜度，并按照樣本商標(biāo)圖像的復(fù)雜度將所建立的商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫中的樣本商 標(biāo)圖像分為一個(gè)以上的群組；獲取待測(cè)商標(biāo)圖像；對(duì)待測(cè)商標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化、歸一化和 濾波處理后，按照與樣本商標(biāo)圖像相同的提取步驟，提取待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征、邊緣特 征和局部特征；根據(jù)待測(cè)商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該待測(cè)商標(biāo)圖像的復(fù)雜度，以確定該待 測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組；綜合待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和邊緣特征，在該待測(cè)商標(biāo)圖像所 屬的群組中進(jìn)行相似度檢索；在確定待測(cè)商標(biāo)圖像與該待測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組中的每一 樣本商標(biāo)圖像均不相似的情況下，根據(jù)該待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和邊緣特征，在該待測(cè) 商標(biāo)圖像所屬的群組之外的群組中進(jìn)行相似度檢索，獲得相似度檢索結(jié)果；根據(jù)用戶對(duì)所 述相似度檢索結(jié)果的反饋，判斷是否進(jìn)行重新檢索；以及在確定進(jìn)行重新檢索的情況下，根 據(jù)所述待測(cè)商標(biāo)圖像的局部特征，在商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相似度檢索。
[0006] 根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在樣本商標(biāo)圖像的特征提取過程中，能夠針對(duì)不同類型 的樣本圖像，按照樣本圖像的灰度分布而動(dòng)態(tài)地改變分割樣本圖像為前景和背景的分割閾 值，從而動(dòng)態(tài)地確定邊緣判據(jù)，進(jìn)而更準(zhǔn)確地提取樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征，同樣地，在待 測(cè)商標(biāo)圖像的特征提取過程中，也按照與樣本商標(biāo)圖像相同的方式進(jìn)行準(zhǔn)確的邊緣特征提 取，由此可以更好地保證圖像的邊緣檢測(cè)效果，在后續(xù)的圖像檢索過程中能夠提高商標(biāo)圖 像識(shí)別準(zhǔn)確率。
[0007] 此外，現(xiàn)有的商標(biāo)圖像檢索針對(duì)待測(cè)商標(biāo)圖像，均在由樣本商標(biāo)圖像建立的商標(biāo) 特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相似度檢索，由于樣本商標(biāo)圖像數(shù)量巨大，內(nèi)容繁復(fù)，在保證準(zhǔn)確率的前 提下往往難以兼顧檢索效率。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫的建立過程中，根 據(jù)樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該樣本商標(biāo)圖像的復(fù)雜度，并按照樣本商標(biāo)圖像的復(fù)雜度 將所建立的商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫中的樣本商標(biāo)圖像分為一個(gè)以上的群組，由此在后續(xù)的相似度 檢索中，根據(jù)待測(cè)商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該待測(cè)商標(biāo)圖像的復(fù)雜度以確定該待測(cè)商標(biāo)圖 像所屬的群組，在該待測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組中進(jìn)行相似度檢索，而無需在整個(gè)商標(biāo)特征 數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索，縮短了檢索時(shí)間，由此，本發(fā)明的商標(biāo)圖像檢索方法在保證檢索準(zhǔn)確率 的同時(shí)大大提1? 了圖像檢索效率。
[0008] 更進(jìn)一步地，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在未檢索到近似商標(biāo)圖像的情況下，在該待 測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組之外的群組中進(jìn)行相似度檢索，并且在以待測(cè)商標(biāo)圖像的全局特征 進(jìn)行的檢索仍無法獲得滿意的檢測(cè)結(jié)果的情況下，根據(jù)待測(cè)商標(biāo)圖像的局部特征，在商標(biāo) 特征數(shù)據(jù)庫中再次進(jìn)行相似度檢索，由此能夠更好地保證相似度檢索的準(zhǔn)確性。
[0009] 本發(fā)明提供的商標(biāo)圖像檢索方法能夠針對(duì)不同類型的圖像準(zhǔn)確提取圖像邊緣，保 證邊緣檢測(cè)效果，提高商標(biāo)圖像識(shí)別準(zhǔn)確率，同時(shí)還能夠提高圖像檢索效率，保證相似度檢 索的準(zhǔn)確性。
[0010] 本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的【具體實(shí)施方式】部分予以詳細(xì)說明。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0011] 附圖是用來提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與下面的具 體實(shí)施方式一起用于解釋本發(fā)明，但并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限制。在附圖中：
[0012] 圖1是本發(fā)明提供的商標(biāo)圖像檢索方法的流程示意圖；
[0013] 圖2是調(diào)整前景不清楚的圖像類型I的分割閾值的流程示意圖；以及
[0014] 圖3是調(diào)整背景不清楚的圖像類型II的分割閾值的流程示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0015] 以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解的是，此處所描 述的【具體實(shí)施方式】僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限制本發(fā)明。
[0016] 本發(fā)明提供了一種商標(biāo)圖像檢索方法，如圖1所示，該方法包括以下步驟：獲取樣 本商標(biāo)圖像；對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化、歸一化和濾波處理后，進(jìn)行顏色特征提取和局部 特征提取；計(jì)算樣本商標(biāo)圖像中的灰度頻率，并根據(jù)計(jì)算出的灰度頻率對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn) 行分類；根據(jù)分類的結(jié)果來確定分割閾值，以對(duì)樣本商標(biāo)圖像中的前景和背景進(jìn)行分割； 計(jì)算樣本商標(biāo)圖像的前景和背景的像素灰度統(tǒng)計(jì)值，并根據(jù)所述灰度統(tǒng)計(jì)值確定邊緣判 據(jù)；根據(jù)確定的邊緣判據(jù)提取樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征；根據(jù)樣本商標(biāo)圖像的顏色特征、 邊緣特征和局部特征建立商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫，其中根據(jù)樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該樣本 商標(biāo)圖像的復(fù)雜度，并按照樣本商標(biāo)圖像的復(fù)雜度將所建立的商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫中的樣本商 標(biāo)圖像分為一個(gè)以上的群組；獲取待測(cè)商標(biāo)圖像；對(duì)待測(cè)商標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化、歸一化和 濾波處理后，按照與樣本商標(biāo)圖像相同的提取步驟，提取待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征、邊緣特 征和局部特征；根據(jù)待測(cè)商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該待測(cè)商標(biāo)圖像的復(fù)雜度，以確定該待 測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組；綜合待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和邊緣特征，在該待測(cè)商標(biāo)圖像所 屬的群組中進(jìn)行相似度檢索；在確定待測(cè)商標(biāo)圖像與該待測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組中的每一 樣本商標(biāo)圖像均不相似的情況下，根據(jù)該待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和邊緣特征，在該待測(cè) 商標(biāo)圖像所屬的群組之外的群組中進(jìn)行相似度檢索，獲得相似度檢索結(jié)果；根據(jù)用戶對(duì)所 述相似度檢索結(jié)果的反饋，判斷是否進(jìn)行重新檢索；以及在確定進(jìn)行重新檢索的情況下，根 據(jù)所述待測(cè)商標(biāo)圖像的局部特征，在商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相似度檢索。
[0017] 根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，為了方便圖像特征提取，首先需要對(duì)樣本商標(biāo)為圖像商 標(biāo)還是文字圖像組合商標(biāo)進(jìn)行判斷。由此，本發(fā)明提供的商標(biāo)圖像檢索方法包括以下步驟： 判斷樣本商標(biāo)和待測(cè)商標(biāo)是否為文字圖像組合商標(biāo)，并在確定樣本商標(biāo)為文字圖像組合商 標(biāo)時(shí)，對(duì)樣本商標(biāo)進(jìn)行文字和圖像的分割，以獲取樣本商標(biāo)圖像。
[0018] 其中，所述文字和圖像的分割可以根據(jù)實(shí)際情況的需要采用基于連通域投影法、 基于連通域面積法、以及基于結(jié)構(gòu)的子圖抽取法中的一種來實(shí)現(xiàn)，本發(fā)明不對(duì)其進(jìn)行限定。
[0019] 基于連通域投影法：對(duì)于文字圖像組合商標(biāo)來說，雖然商標(biāo)中的文字部分可能由 漢字、拼音和英文組成且字體、大小、形狀不規(guī)則，但是文字通常以行的形式出現(xiàn)，同一行中 的文字個(gè)數(shù)多于一個(gè)且文字的高度相差不大，而商標(biāo)中的圖形部分通常單獨(dú)位于一行且與 文本行間存在間隔。這是文字圖像組合商標(biāo)中最常見的情況?；谶B通域投影的文字消除 方法是將連通域分解所得到的子圖像沿水平方向投影，然后按照投影的結(jié)果分層為文本層 和圖形層，確定圖形所在的層且保留該層。
[0020] 基于連通域面積法：圖形是商標(biāo)的關(guān)鍵部分，在大部分文字圖像組合商標(biāo)中，圖形 在面積上占主導(dǎo)地位。商標(biāo)中的文字無論出現(xiàn)在圖形的內(nèi)部或者外部，與圖形相比所占的 面積都較小，定義一個(gè)面積閾值可以達(dá)到去掉噪聲面積較小的文字的目的，而對(duì)面積較大 的子圖形來說，在消除文字噪聲前需要做一些判斷，防止誤消除一些有用的子圖形。基于連 通域面積法主要利用圖形的外圍特征和筆劃穿刺特征把文字和圖形區(qū)分開來，因?yàn)槲淖滞?常是由很多筆劃組成的不封閉圖形，而圖形的外輪廓比較平滑，通過該方法可以消除圖形 內(nèi)部的文字，也可以消除和圖形的投影相重疊的文字。
[0021] 基于結(jié)構(gòu)的子圖抽取法：在部分文字圖像組合商標(biāo)中，與文字部分相比，圖形部分 并不占據(jù)明顯的優(yōu)勢(shì)，且圖形部分通常和文字部分完全重疊。通常在商標(biāo)圖案的寬高差別 較大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)圖形在面積上不占優(yōu)勢(shì)的情況，另外，與其它的圖像相比，這些圖像的結(jié)構(gòu) 比較規(guī)則，即具有確定的結(jié)構(gòu)。基于結(jié)構(gòu)的子圖抽取法對(duì)圖像的處理過程如下：對(duì)于橫向商 標(biāo)圖像，首先計(jì)算圖像的寬高比并判斷是否大于給定的閾值，對(duì)寬高比較大的圖像（大于 閾值），確定該圖像的結(jié)構(gòu)，如果滿足事先給定的結(jié)構(gòu)，則保留相應(yīng)的圖像部分。對(duì)于縱向商 標(biāo)圖像，可將商標(biāo)圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度，然后按照橫向商標(biāo)圖像的方法處理。
[0022] 根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在獲取樣本商標(biāo)圖像之后，為了方便特征比較，保證圖像 尺寸和格式的統(tǒng)一性以及清晰度，對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取之前，需要對(duì)樣本商標(biāo)圖 像進(jìn)行灰度化、歸一化和濾波處理。
[0023] 將彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像的過程稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中每個(gè)像素 的顏色由R、G、B三個(gè)分量決定，而每個(gè)分量有255中值可取，這樣一個(gè)像素點(diǎn)可以有1600 多萬（255*255*255)的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個(gè)分量相同的一種特殊的 彩色圖像，其一個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為255種，在數(shù)字圖像處理中，通常先將各種格式的圖 像轉(zhuǎn)變成灰度圖像，以使后續(xù)圖像的計(jì)算量變得少一些?；叶葓D像的描述與彩色圖像一樣， 仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級(jí)的分布和特征。圖像灰度化處理的常 用方法有分量法、最大值法及加權(quán)平均法等，其原理及計(jì)算過程為本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知。
[0024] 圖像的歸一化是通過一系列變換（即利用圖像的不變矩尋找一組參數(shù)使其能夠 消除其他變換函數(shù)對(duì)圖像變換的影響），將待處理的原始圖像轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的唯一標(biāo)準(zhǔn)形式 (該標(biāo)準(zhǔn)形式圖像對(duì)平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等仿射變換具有不變特性）。由于樣本商標(biāo)圖像通常 具有不同的格式和尺寸，為了方便特征比較，需要對(duì)其中的樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行歸一化處理。 樣本商標(biāo)圖像的格式轉(zhuǎn)換可以采用格式化軟件提前進(jìn)行處理，并通過尺寸歸一化將樣本商 標(biāo)圖像縮放為同一尺寸。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，可以將樣本商標(biāo)圖像的高度和寬度設(shè)為 256個(gè)像素點(diǎn)。
[0025] 為了保證圖像的清晰度，還需要對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行濾波處理。根據(jù)本發(fā)明的技 術(shù)方案，可以采用中值濾波（一種非線性平滑技術(shù)，其基本原理是將數(shù)字圖像或數(shù)字序列 中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近真實(shí)值，從而消 除孤立的噪聲點(diǎn)）對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理。
[0026] 根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化、歸一化和濾波處理后，首 先對(duì)處理后的樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行顏色特征提取和局部特征提取。
[0027] 對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行顏色特征提取可以包括:A)對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行顏色特征 量化；以及B)提取顏色直方圖。
[0028] 常用的顏色特征量化方法有非間隔量化法和階層聚類法。本發(fā)明采用的方法為對(duì) HSV(H為色調(diào)，S為飽和度，V為亮度）顏色空間進(jìn)行48維非間隔量化，具體步驟如下：
[0029] 將色調(diào)H分成8份，飽和度S分成3份，亮度V分成2份；對(duì)色調(diào)H、飽和度S、亮度 V進(jìn)行量化：

【權(quán)利要求】
1. 一種商標(biāo)圖像檢索方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 獲取樣本商標(biāo)圖像； 對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化、歸一化和濾波處理后，進(jìn)行顏色特征提取和局部特征提 取； 計(jì)算樣本商標(biāo)圖像中的灰度頻率，并根據(jù)計(jì)算出的灰度頻率對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行分 類； 根據(jù)分類的結(jié)果來確定分割閾值，以對(duì)樣本商標(biāo)圖像中的前景和背景進(jìn)行分割； 計(jì)算樣本商標(biāo)圖像的前景和背景的像素灰度統(tǒng)計(jì)值，并根據(jù)所述灰度統(tǒng)計(jì)值確定邊緣 判據(jù)； 根據(jù)確定的邊緣判據(jù)提取樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征； 根據(jù)樣本商標(biāo)圖像的顏色特征、邊緣特征和局部特征建立商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫，其中根據(jù) 樣本商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該樣本商標(biāo)圖像的復(fù)雜度，并按照樣本商標(biāo)圖像的復(fù)雜度將 所建立的商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫中的樣本商標(biāo)圖像分為一個(gè)以上的群組； 獲取待測(cè)商標(biāo)圖像； 對(duì)待測(cè)商標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化、歸一化和濾波處理后，按照與樣本商標(biāo)圖像相同的提取 步驟，提取待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征、邊緣特征和局部特征； 根據(jù)待測(cè)商標(biāo)圖像的邊緣特征判斷該待測(cè)商標(biāo)圖像的復(fù)雜度，以確定該待測(cè)商標(biāo)圖像 所屬的群組； 綜合待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和邊緣特征，在該待測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組中進(jìn)行相似 度檢索； 在確定待測(cè)商標(biāo)圖像與該待測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組中的每一樣本商標(biāo)圖像均不相似 的情況下，根據(jù)該待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和邊緣特征，在該待測(cè)商標(biāo)圖像所屬的群組之 外的群組中進(jìn)行相似度檢索，獲得相似度檢索結(jié)果； 根據(jù)用戶對(duì)所述相似度檢索結(jié)果的反饋，判斷是否進(jìn)行重新檢索；以及 在確定進(jìn)行重新檢索的情況下，根據(jù)所述待測(cè)商標(biāo)圖像的局部特征，在商標(biāo)特征數(shù)據(jù) 庫中進(jìn)行相似度檢索。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括以下步驟： 判斷樣本商標(biāo)和待測(cè)商標(biāo)是否為文字圖像組合商標(biāo)，并在確定樣本商標(biāo)和/或待測(cè)商 標(biāo)為文字圖像組合商標(biāo)時(shí)，對(duì)樣本商標(biāo)和/或待測(cè)商標(biāo)進(jìn)行文字和圖像的分割，以獲取樣 本商標(biāo)圖像和/或待測(cè)商標(biāo)圖像。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述文字和圖像的分割采用基于連通域 投影法、基于連通域面積法、以及基于結(jié)構(gòu)的子圖抽取法中的一種來實(shí)現(xiàn)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行顏色特征提取 包括:A)對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行顏色特征量化；以及B)提取顏色直方圖。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟A)對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行顏色特征量 化包括： 將色調(diào)H分成8份，飽和度S分成3份，亮度V分成2份； 對(duì)色調(diào)H、飽和度S、亮度V進(jìn)行量化：
9 量化完成后，HSV顏色空間被劃分成LHXLSXLV個(gè)區(qū)間，其中LH、LS、LV分別為H、S、V的量化級(jí)數(shù)； 把量化后的三個(gè)顏色分量合成一維顏色特征向量G: G=H*LH+S·LS+V·LV； 根據(jù)量化的數(shù)目，LH= 8,LS= 3,LV= 2得出： G= 8H+3S+2V； H，S，V三個(gè)分量在一維矢量上分布開來，G的取值范圍為[0,1，· 47]。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)樣本商標(biāo)圖像進(jìn)行分類包括：將 樣本商標(biāo)圖像分為正常圖像類型〇、前景不清楚的圖像類型I、以及背景不清楚的圖像類型 II。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述確定分割閾值包括：確定所述正常圖 像類型〇的分割閾值為初始分割閾值，確定所述前景不清楚的圖像類型I和背景不清楚的 圖像類型II的分割閾值為經(jīng)過調(diào)節(jié)的分割閾值。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定邊緣判據(jù)包括：根據(jù)像素灰度統(tǒng) 計(jì)值小于分割閾值的象素的灰度統(tǒng)計(jì)均值和像素灰度統(tǒng)計(jì)值大于分割閾值的象素的灰度 統(tǒng)計(jì)均值之差來確定邊緣判據(jù)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述前景不清楚的圖像類型I和背景不清 楚的圖像類型II的分割閾值還根據(jù)從初始分割閾值到灰度統(tǒng)計(jì)均值的象素?cái)?shù)來確定。
10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部特征為尺度不變特征轉(zhuǎn)換特征 或加速魯棒性特征。
11. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述綜合待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和邊 緣特征在商標(biāo)特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索包括：對(duì)待測(cè)商標(biāo)圖像的顏色特征和形狀特征賦予權(quán) 重值，按照顏色特征和形狀特征的權(quán)重值進(jìn)行檢索。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104462381SQ201410752382
【公開日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年12月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月11日
【發(fā)明者】孔軍民 申請(qǐng)人:北京中細(xì)軟移動(dòng)互聯(lián)科技有限公司