基于形狀描述的商標圖像檢索研究.pdf

1、基于內容的圖像檢索(Content-basedImageRetrieval，簡稱CBIR)技術近年來得到了快速發(fā)展，現已廣泛地應用于圖像處理、計算機視覺和商標圖像數據庫等領域。該技術主要是利用圖像自身的特點，由計算機自動分析提取圖像的內容特征(顏色、紋理、形狀和空間關系等)來進行圖像檢索。目前基于內容的圖像檢索主要集中在低層特征的提取及相似度匹配研究上。本文主要研究商標圖像檢索，提出了綜合多個不變形狀特征進行檢索的方法，并采用改進的遺傳

2、算法解決權值分配問題。 本文的主要研究內容如下： 1.綜述了基于內容的圖像檢索現狀以及當前比較著名的圖像檢索系統(tǒng)，分析了當前基于內容的圖像檢索相關技術，并對系統(tǒng)檢索性能的評價準則進行討論。 2.介紹了基于分塊方法的商標圖像檢索，對四叉樹分塊法和極坐標分塊法進行研究，并通過實驗來比較兩種方法的檢索性能。 3.提出了基于形狀描述的多特征商標圖像檢索方法，首先介紹了形狀邊界和形狀區(qū)域特征的表示與描述；其次介紹了

3、本文采用的基于邊界和基于區(qū)域的10個形狀特征，綜合這10個形狀特征的特征距離形成帶權值的相似性度量函數進行圖像檢索，其中各特征的權值是通過改進的遺傳算法進行分配的；最后對文中介紹的三種商標檢索方法進行比較。 4.改進遺傳算法并設計一種與檢索結果排名相關的適應度函數，首先簡要介紹了標準遺傳算法以及遺傳算法的實現，針對標準遺傳算法存在“早熟”和收斂速度慢等不足，文中提出一種改進的遺傳算法(ISGA)，在遺傳操作過程中采用自適應交叉概