[發明專利]一種基于圖像內容分析的外觀設計專利檢索方法

有效

• 申請號: 201010191360.6
• 申請日: 2010-05-28
• 公開（公告）號: CN101866352A
• 公開（公告）日: 2010-10-20
• 發明（設計）人: 曹江中;戴青云;李旭明;彭雪輝;徐宇發;黃少輝;陳蕾
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種基于圖像內容分析的外觀設計專利檢索方法，其特征在于：首先利用圖像邊界附近的若干非邊緣采樣點的R(紅)、G(綠)、B(藍)三個分量的均值作為背景特征進行背景去除，提取包含目標區域的目標圖像并對目標圖像進行歸一化，然后提取目標區域的輪廓與其外接矩形的距離作為形狀特征，采用4-叉樹的形式對歸一化后的目標圖像進行分塊，將塊中的屬于目標區域的像素個數與塊面積的比值作為結構特征，最后在檢索圖像時，采用分層檢索方式，先利用全局特征縮小檢索圖像范圍，得到子集，再利用形狀特征和輪廓特征加權計算查詢圖像與子集中圖像的相似度，并以相似度的大小進行排序返回檢索結果圖像和專利號。

2.如權利要求1所述的基于圖像內容分析的外觀設計專利檢索方法，其特征在于：所述將若干采樣點像素的R(紅)、G(綠)、B(藍)三個分量的均值作為背景特征進行背景去除，得到歸一化目標圖像的具體步驟為：首先對圖像進行灰度化、邊緣檢測等處理，利用圖像左、右、下三條邊界附近的若干非邊緣作采樣點，分別計算這些采樣點像素的R(紅)、G(綠)、B(藍)三個分量的均值并將三個分量的均值作為背景特征，把符合下列條件的像素作為背景區域，其余的作為目標區域；

|R-M_R|＜thr_R&&|G-M_G|＜thr_G&&|B-M_B|＜thr_B

其中：R、G、B分別為像素的RGB三個分量值；M_R、M_G、M_B分別為采樣點RGB三個分量值的平均值；thr_R、thr_G、thr_B分別為RGB三個分量的閾值；&&為“與”運算符號；

將圖像進行二值化，即使背景區域的像素值為0，目標區域的像素值為1，然后分別進行水平和垂直投影得到目標區域的上下、左右邊界，取四條邊界內的區域即目標區域的一個外接矩形構成一幅新的圖像，作為目標圖像，并對該圖像按照長寬比例不變的形式進行縮放，使得其寬變為一個固定的寬度W，縮放后的圖像即為歸一化的目標圖像。

3.如權利要求1或2所述的基于圖像內容分析的外觀設計專利檢索方法，其特征在于：所述將目標區域輪廓與其外接矩形的距離作為形狀特征的具體方法如下：

1)將歸一化后的目標圖像進行邊緣提取，得到其輪廓圖C，記其外接矩形的寬為W，高度為H；

2)按照下式(1)-(4)的定義計算外接矩形的四條邊到輪廓的距離矢量；

D_left(i)＝min{j|R(i，j)＝＝1}(1)

D_right(i)＝W-max{j|R(i，j)＝＝1}(2)

D_up(j)＝min{i|R(i，j)＝＝1}(3)

D_down(j)＝H-max{i|R(i，j)＝＝1}(4)

其中i，j分別表示圖像象素的行和列的變量：i＝1，2，...，H，j＝1，2，...，W；

3)對2)中計算得到的距離矢量D_left，D_right，D_up，D_down進行平滑處理，然后將其N等分的平均距離作為特征，如式(5)-(8)：

F_left(k)=1W*1wΣl=1wD_left(k*w+l)---(5)]]>

F_right(k)=1W*1wΣl=1wD_right(k*w+l)---(6)]]>

F_down(k)=1H*1hΣl=1hD_down(k*h+l)---(7)]]>

F_up(k)=1H*1hΣl=1hD_up(k*h+l)---(8)]]>

式中，w＝W/N，h＝H/N，分別表示水平、垂直邊界中每等分包含的距離個數，是尺度歸一化因子，使得提取的特征不隨輪廓外接矩形的大小變化而變化；經過上述處理后，得到的外接矩形-輪廓距離特征：

F_c＝{F_c(i)}＝{F_left，F_right，F_down，F_up}?i＝1，2，...，4*N

該特征矢量Fc即為形狀特征，共4*N維。

4.如權利要求1所述的基于圖像內容分析的外觀設計專利檢索方法，其特征在于：所述采用4-叉樹形式對歸一化后的目標圖像進行分塊，將每個塊中的屬于目標區域的像素個數與塊面積的比值作為結構特征的具體步驟如下：首先對歸一化后的目標圖像進行4-叉樹分解，得到N2個圖像塊，記第i個塊的大小為m×n，所覆蓋的目標區域的面積為area_cover即屬于目標區域的像素的個數，則第i個特征值表示為：

Fg(i)=area_coverm*n,i=1,2,...,N2]]>

計算所有的圖像塊，得到的特征矢量Fg即為結構特征，共N2維。