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基于多纹理特征的商标图像检索
基于多纹理特征的商标图像检索
摘要：
商标图像是企业的重要品牌标志，对于商标图像的检索具有很高的实用价值。本文提出了一种基于多纹理特征的商标图像检索方法。首先，通过图像预处理和分割获取商标图像的ROI区域。然后，采用局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)两种纹理特征提取方法，分别提取商标图像的空间和频率纹理特征。最后，将两种特征进行融合，并利用支持向量机(SVM)进行分类和检索。实验结果表明，该方法能够有效提高商标图像的检索精度和速度。
1.引言
商标图像是企业的重要品牌标志，具有唯一性和辨识度。商标图像检索在商标保护、商标案件处理等方面有着重要的应用。传统的商标图像检索方法主要基于颜色、形状和纹理等特征进行匹配，但这些方法存在着精度低、鲁棒性差的缺点。随着图像处理和机器学习等技术的发展，利用纹理特征进行商标图像检索已经成为一种热门的研究方向。
2.相关工作
目前，基于纹理特征的商标图像检索方法主要包括局部二值模式、灰度共生矩阵和小波变换等。局部二值模式是一种基于局部像素的纹理特征提取方法，具有计算简单、鲁棒性强的优点。灰度共生矩阵是一种统计纹理特征提取方法，能够描述图像的统计特性。小波变换是一种时频分析方法，能够提取图像的多尺度、多方向的纹理特征。然而，单独使用这些方法存在着缺乏全局和局部信息、特征维度高等问题。
3.方法介绍
本文提出了一种基于多纹理特征的商标图像检索方法。首先，利用图像预处理技术对商标图像进行灰度和尺度归一化处理。然后，采用分割算法获取商标图像的ROI区域。接下来，使用局部二值模式提取商标图像的空间纹理特征，并使用灰度共生矩阵提取商标图像的频率纹理特征。最后，将两种纹理特征进行融合，并利用支持向量机进行分类和检索。
4.实验结果与分析
本文在包含大量商标图像的数据集上进行了实验。结果表明，采用本文所提出的方法进行商标图像检索，能够有效提高检索精度和速度。比较了不同纹理特征的提取方法，发现局部二值模式在空间纹理特征提取方面具有优势，而灰度共生矩阵在频率纹理特征提取方面具有优势。融合两种纹理特征后，检索效果更好。此外，使用支持向量机进行分类和检索，能够提高检索的准确性。
5.结论
本文提出了一种基于多纹理特征的商标图像检索方法，能够有效提高商标图像的检索精度和速度。该方法综合利用了局部二值模式和灰度共生矩阵两种纹理特征提取方法，并通过支持向量机进行分类和检索。实验结果表明，这种方法在商标图像检索中具有良好的效果和应用前景。
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