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。     

距离分布直方图及其在商标图案检索中的应用

形状是描述图象的重要视觉特征,它可以通过像素点分布在空间不同的区域而表现出来,针对二值图象提出了一种基于区域的形状特征,即距离分布直方图,它的基本思想就是通过统计图象中像素点的距离区域的分布情况来获得形状特征。其中,基准点的选择和距离区域的划分是两具重要的部分,实验结果表明,距离分布直方图能够有效地刻画出二值图象的形状特征,并且具有非常好的平移。尺度和旋转不变性,将其应用于商标图案检索,其检索结果符合人眼的视觉感受。     

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.     

用分块图像特征进行商标图像检索

提出一种使用全局和局部图像特征检索商标图像的方法．首先确定图像的形状主方向,根据形状主方向对图像进行旋转;然后对旋转后的图像提取目标区域,对目标区域用四叉树分解的方法划分多级分块;最后抽取分块图像特征进行图像相似性度量．对图像库中2000幅商标图像实验表明,分块图像特征具有良好的旋转、平移、尺度和变形不变性,得到的检索结果能够很好地满足人的视觉感受．     

基于曲率和熵矩阵特征的商标图像检索

针对二值商标图像的特点,提出了一种综合边界曲率特征和图像分块熵矩阵特征的检索算法。首先,根据微分几何中曲率的定义,计算图像形状边界上每一点的曲率,并统计得到曲率直方图作为边界特征。然后,在图像分块的基础上,计算每一分块子图像的信息熵,得到熵矩阵,求该矩阵的奇异值作为区域特征。最后,综合这两个特征进行检索。实验表明,边界和区域特征综合使用较之单一特征有着更好的检索效果,并具有较好的几何不变性。     

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。     

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。     

一种新的颜色信息熵图像检索方法*

提出了一种新的相似性图像检索方法.首先分割图像,把一幅图像划分为若干子区域,抽取图像的分块颜色信息;再利用信息熵计算图像之间的颜色互信息.用这种方法对不同类型图像进行试验,结果表明,与其他颜色特征描述方法相比,该方法具有较好的效果.     

简化SIFT算法及其在商标图像检索中的应用

针对商标图像形状简单、颜色单一的特点,提出了一种基于简化SIFT特征的商标图像检索新方法。采用DoG算子在多尺度空间检测图像的关键点,并利用圆环域结构替代SIFT原来的方形结构,对SIFT特征描述符的生成方式进行改进,使其具有计算简单、抗几何畸变性、抗旋转性等优点;然后在关键点匹配过程中,采用RANSAC算法去除错误匹配,从而提高匹配的稳定性与精确性。实验结果表明,该方法比原SIFT方法具有更快的计算速度和更高的匹配精度,能很好地应用在商标图像检索系统中。     

Content-based retrieval for trademark registration

With ever increasing number of registered trademarks, the task of trademark office is becoming increasingly difficult to ensure the uniqueness of all trademarks registered. Trademarks are complex patterns consisting of various image and text patterns, called device-mark and word-in-mark respectively. Due to the diversity and complexity of image patterns occurring in trademarks, due to multi-lingual word-in-mark, there is no very successful computerized operating trademark registration system. We have tackled key technical issues: multiple feature extraction methods to capture the shape, similarity of multi-lingual word-in-mark, matching device mark interpretation using fuzzy thesaurus, and fusion of multiple feature measures for conflict trademark retrieval. A prototype System for Trademark Archival and Registration (STAR) has been developed. The initial test run has been conducted using 3000 trademarks, and the results have shown satisfaction to trademark officers and specialists.     

基于模糊熵的空间语义图像检索模型研究*

根据模糊熵理论和改进的空间信息分布,提出了颜色空间特征语义图像检索模型。阐述基于语法规则的颜色空间特征语义描述方法,构造从低层颜色空间特征到高层语义之间的映射,根据这些模糊语义值进行图像检索。实验结果表明,该模型能够有效地对图像高层语义进行刻画,由此实现的模型不仅能获得高效和稳定的检索结果,获得与人类视觉感知较好的一致性,该算法还能很好地消除低层图像空间特征和高层语义之间的语义鸿沟。     

Content-based image retrieval with the normalized information distance

The main idea of content-based image retrieval (CBIR) is to search on an image’s visual content directly. Typically, features (e.g., color, shape, texture) are extracted from each image and organized into a feature vector. Retrieval is performed by image example where a query image is given as input by the user and an appropriate metric is used to find the best matches in the corresponding feature space. We attempt to bypass the feature selection step (and the metric in the corresponding feature space) by following what we believe is the logical continuation of the CBIR idea of searching visual content directly. It is based on the observation that, since ultimately, the entire visual content of an image is encoded into its raw data (i.e., the raw pixel values), in theory, it should be possible to determine image similarity based on the raw data alone. The main advantage of this approach is its simplicity in that explicit selection, extraction, and weighting of features is not needed. This work is an investigation into an image dissimilarity measure following from the theoretical foundation of the recently proposed normalized information distance (NID) [M. Li, X. Chen, X. Li, B. Ma, P. Vitányi, The similarity metric, in: Proceedings of the 14th ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 2003, pp. 863–872]. Approximations of the Kolmogorov complexity of an image are created by using different compression methods. Using those approximations, the NID between images is calculated and used as a metric for CBIR. The compression-based approximations to Kolmogorov complexity are shown to be valid by proving that they create statistically significant dissimilarity measures by testing them against a null hypothesis of random retrieval. Furthermore, when compared against several feature-based methods, the NID approach performed surprisingly well.     

一种基于熵及分形编码的图像检索方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题,提出了一种图像熵和分形编码相结合的图像检索方法。首先,计算图像熵和比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次,利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,把图像库同类图像作为初始图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果。实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间,该算法具有很好的有效性和可行性。     

基于颜色信息熵和多尺度纹理特征的图像检索

颜色特征采用分块的HSV颜色空间的信息熵,纹理特征采用小波多尺度高频子带方差特征,结合遗传算法的图像检索方法。采用组合特征进行图像检索,改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,利用遗传算法能够自适应地搜索最优解,减少了在相关反馈的检索过程中,用户的选择操作。通过比较实验,具有很好的检索性能。     

基于CIELab颜色空间和颜色分布信息熵的图像检索

针对基于颜色空间信息熵的图像检索,提出了一种新的改进方案,使对颜色特征的提取建立在CIELab颜色空间的基础之上。利用CIELab的均匀颜色空间特性,来完成对颜色空间的分割,使之更符合人眼的色彩感觉特性,得到符合人眼色彩感觉的颜色空间信息熵。在图像相似性度量方面,提出了加权颜色统计函数的比较方法。经实验表明,该算法能够获得比较满意的效果。