融合hu不变矩和sift特征的商标检索

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2012，48（1）187融合HU不变矩和SIFT特征的商标检索王振海WANGZhenhai临沂大学信息学院，山东临沂276005SchoolofInformatics,LinyiUniversity,Linyi,Shandong276005,ChinaWANGZhenhai.TrademarkretrievalbycombiningHUinvariantmomentswithSIFTfeatures.ComputerEngineeringandAp-plications,2012,48（1）：187-1

2、90.Abstract：Basedonthefeatureoftrademarkimage,aretrievalalgorithmfortrademarkisproposedwhichcombinestheglobalfeaturewiththelocalfeatureofimages.Theglobalfeaturereflectstheoverallinformationoftheimagethatcanhelptobuildthecandidateim-agedatabasequickly,whilethelocalfeaturecanbematchedwiththecandida

3、teimagesmoreaccurately.ExtractHUinvariantmomentsoftheretrievedimageandsortthemaccordingtosimilarity.Basedonthisresult,matchthecandidateimagesaccuratelythroughextract-ingtheSIFTfeatures.ExperimentalresultsshowthatthismethodnotonlykeepsthewelldescriptiveabilityofSIFTfeatures,butalsoreducesthecomple

4、xityandthecountingtimesthatarerequiredbyfinematching.Keywords：ContentBasedImageRetrieval（CBIR）;trademark;HUinvariantmoments;ScaleInvariantFeatureTransform（SIFT）摘要：利用商标图像的形状特征，提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息，这些信息可用来较快地建立候选图像库，而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。提取图像的HU不变矩进行初步检索，按相似度排序，在此结果集的基础上对候选图像通

5、过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明，该方法既保持了SIFT特征的良好描述能力，又减少了精确匹配需要的计算次数，降低了复杂度。关键词：基于内容的图像检索；商标；HU不变矩；尺度不变特征变换（SIFT）DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2012.01.053文章编号：1002-8331（2012）01-0187-04文献标识码：A中图分类号：TP3911引言一种高维向量，文献[8]中每个特征点用128维向量表示，同时形状是商标的显著特征，对于商标图像主要以形状特征每幅图像又可产生大量的SIFT特征点，因此，迭代匹配处理导作为相似性判断的标准。在基于形状检索的

6、研究中有两种思致大量计算时间和相对大量的存储空间去存储局部描述符。路：一种是全局匹配，强调对整体图像的形状、轮廓特征分析；针对上述不足，本文通过融合图像的全局特征和局部特另一种是局部匹配，强调对商标图像内部对象的个体特征分征提出一种快速而准确的商标检索算法，首先提取全局特征[8]析[1]。近年来，已提出了许多不同的利用形状特征的商标图像HU不变矩进行初步检索，对检索结果进行相似度排序，然后检索方法，如：HengQi等[2]用相邻边缘与质心外接圆半径直方在此基础上通过提取SIFT特征来进一步准确匹配。实验表明[3]本文的方法可快速准确地进行商标检索，克服了局部描述符图及特征点距左上角距离直

7、方图来描述形状特征；操峰等利的缺点。用改进的小波模极大值结合不变矩法，借助类似信号奇异性检测的模极大值线搜索的思想使图像边缘定位更精确、抗噪性更出色；郭丽等[4]提出了一种子图像形状和空间结构的多级2HU不变矩商标图像检索算法；Chia-HungWei等[5]结合商标全局特征及2.1HU矩特征的提取几何矩是由HU[8]在1962年提出的，其在图像像素数目一内部结构取得了较好检索效果。文献[2-3]是基于全局特征的方法，此类方法的问题