融合全局与局部特征的高效商标检索算法

"本文介绍了一种改进的基于SIFT特征的商标检索方法，该方法结合了图像的全局特征和局部特征，以提高检索的效率和准确性。通过傅里叶描述子进行初步检索，然后利用SIFT特征进行精确匹配，实验结果显示这种方法在保持SIFT特征描述能力的同时减少了计算次数，降低了复杂度。" 商标检索是计算机视觉和图像处理领域的一个重要课题，特别是对于保护知识产权和防止假冒商品方面具有重要意义。传统的商标检索方法主要依赖于图像的全局特征或局部特征。全局特征关注图像的整体形状和轮廓，而局部特征则聚焦于图像内部对象的个体特性。然而，仅依赖全局特征可能会忽略内部结构，导致误检；反之，仅依赖局部特征可能无法有效地捕捉到图像的整体相似性。 文中提到，Heng Qi等人使用边缘和质心外接圆半径直方图来描述形状，操峰等人结合改进的小波模极大值和不变矩进行边缘定位，郭丽等人提出多级商标图像检索算法，而Chia-Hung Wei等人结合全局特征和内部结构。这些方法各有优势，但也存在局限，如全局特征方法易忽视内部结构，局部方法对图像分割和子图像位置敏感。 SIFT（尺度不变特征转换）特征是一种强大的局部特征描述符，它具有尺度不变性和旋转不变性，能够很好地抵抗图像缩放、旋转和光照变化。然而，单纯使用SIFT特征进行大规模检索可能计算量较大。因此，该文提出的改进方法首先通过傅里叶描述子进行粗略匹配，筛选出相似度较高的候选图像，再在这些候选图像上提取SIFT特征进行精确匹配，这样既保留了SIFT特征的鲁棒性，又减少了精确匹配的计算负担，从而提高了检索效率。 实验结果证明了该方法的有效性，它能够在保持较高检索精度的同时，降低计算复杂度。这种方法对于实际的商标检索系统有着重要的应用价值，特别是在需要快速和准确地从大量商标数据库中查找特定商标的情况下。未来的研究可以进一步探索如何优化特征提取和匹配过程，以及如何更好地适应不同条件下的商标图像，以进一步提升检索性能。