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《融合hu不變矩和sift特征的商標(biāo)檢索》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、ComputerEngineeringandApplications計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用2012，48（1）187融合HU不變矩和SIFT特征的商標(biāo)檢索王振海WANGZhenhai臨沂大學(xué)信息學(xué)院，山東臨沂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：利用商標(biāo)圖像的形狀特征，提出了一種融合圖像全局特征和局部特征的商標(biāo)檢索算法。其中全局特征反應(yīng)了圖像的整體信息，這些信息可用來較快地建立候選圖像庫，而局部特征則可以更準(zhǔn)確地與候選圖像進(jìn)行匹配。提取圖像的HU不變矩進(jìn)行初步檢索，按相似度排序，在此結(jié)果集的基礎(chǔ)上對候選圖像通
5、過提取SIFT特征進(jìn)行精確匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法既保持了SIFT特征的良好描述能力，又減少了精確匹配需要的計(jì)算次數(shù)，降低了復(fù)雜度。關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的圖像檢索；商標(biāo)；HU不變矩；尺度不變特征變換（SIFT）DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2012.01.053文章編號：1002-8331（2012）01-0187-04文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A中圖分類號：TP3911引言一種高維向量，文獻(xiàn)[8]中每個(gè)特征點(diǎn)用128維向量表示，同時(shí)形狀是商標(biāo)的顯著特征，對于商標(biāo)圖像主要以形狀特征每幅圖像又可產(chǎn)生大量的SIFT特征點(diǎn)，因此，迭代匹配處理導(dǎo)作為相似性判斷的標(biāo)準(zhǔn)。在基于形狀檢索的
6、研究中有兩種思致大量計(jì)算時(shí)間和相對大量的存儲空間去存儲局部描述符。路：一種是全局匹配，強(qiáng)調(diào)對整體圖像的形狀、輪廓特征分析；針對上述不足，本文通過融合圖像的全局特征和局部特另一種是局部匹配，強(qiáng)調(diào)對商標(biāo)圖像內(nèi)部對象的個(gè)體特征分征提出一種快速而準(zhǔn)確的商標(biāo)檢索算法，首先提取全局特征[8]析[1]。近年來，已提出了許多不同的利用形狀特征的商標(biāo)圖像HU不變矩進(jìn)行初步檢索，對檢索結(jié)果進(jìn)行相似度排序，然后檢索方法，如：HengQi等[2]用相鄰邊緣與質(zhì)心外接圓半徑直方在此基礎(chǔ)上通過提取SIFT特征來進(jìn)一步準(zhǔn)確匹配。實(shí)驗(yàn)表明[3]本文的方法可快速準(zhǔn)確地進(jìn)行商標(biāo)檢索，克服了局部描述符圖及特征點(diǎn)距左上角距離直
7、方圖來描述形狀特征；操峰等利的缺點(diǎn)。用改進(jìn)的小波模極大值結(jié)合不變矩法，借助類似信號奇異性檢測的模極大值線搜索的思想使圖像邊緣定位更精確、抗噪性更出色；郭麗等[4]提出了一種子圖像形狀和空間結(jié)構(gòu)的多級2HU不變矩商標(biāo)圖像檢索算法；Chia-HungWei等[5]結(jié)合商標(biāo)全局特征及2.1HU矩特征的提取幾何矩是由HU[8]在1962年提出的，其在圖像像素?cái)?shù)目一內(nèi)部結(jié)構(gòu)取得了較好檢索效果。文獻(xiàn)[2-3]是基于全局特征的方法，此類方法的問題
