[發(fā)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

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• 申請日: 2010-05-28
• 公開（公告）號: CN101866352A
• 公開（公告）日: 2010-10-20
• 發(fā)明（設計）人: 曹江中;戴青云;李旭明;彭雪輝;徐宇發(fā);黃少輝;陳蕾
• 申請（專利權）人: 廣東工業(yè)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

技術領域

本發(fā)明涉及一種圖像檢索技術，屬于多媒體檢索、計算機視覺、圖像處理、模式識別等領域，特別涉及一種基于圖像內容分析的外觀設計專利檢索方法。

背景技術

隨著經濟全球化的深入發(fā)展和知識經濟的蓬勃興起，專利發(fā)展水平已成為衡量一個地區(qū)綜合實力、發(fā)展能力和核心競爭力的戰(zhàn)略性標志。外觀設計專利一直被譽為“小專利，大市場”，在市場競爭中發(fā)揮著舉足輕重的作用，是增強企業(yè)競爭力的重要因素。從發(fā)達國家來看，無論是申請專利、實施專利，還是運用知識產權戰(zhàn)略進行競爭，企業(yè)和行業(yè)都是最為活躍的主體。企業(yè)之間的技術競爭歸根結底表現(xiàn)在兩個方面，一個是在獲得新技術方面進行競爭，另一個是在利用新技術方面進行競爭，通過加強專利文獻利用，讓企業(yè)利用成熟和先進技術，提高產品開發(fā)的起點和水平。作為專利信息的一個重要類型，外觀設計專利文獻詳細闡述了產品外觀設計內容，可為企業(yè)和設計者提供相關的專利技術信息并開闊思路，提高設計的起點和效率，避免重復研究，避免侵權行為，同時又可以找到技術突破口，指導企業(yè)設計人員的設計方向。有統(tǒng)計指出：從經濟效益角度講，專利文獻的有效的被借鑒利用可以使得科研開發(fā)經費減少30％-40％，研究開發(fā)時間縮短50％-60％，大幅度地降低技術成本。

目前由于企事業(yè)單位知識產權保護和應用意識日益增強，外觀設計專利申請的數(shù)量不斷增多。以中國為例，到2009年底為止，授權的外觀設計專利就達到114萬余件，按照每個外觀設計專利有6個視圖計算，將有684多萬張專利圖。

面對數(shù)以百萬的外觀設計專利圖像，如何快速、有效地查找感興趣的外觀設計專利是目前外觀設計專利應用面臨的一個重要問題。目前的實際應用的系統(tǒng)主要采取基于文字的檢索方式，如通過輸入專利號、專利名稱等關鍵字進行檢索。而我國專利法明確規(guī)定“外觀設計專利權的保護范圍以表示在圖片或者照片中的該外觀設計專利產品為準”，因此，外觀專利圖像是表達外觀設計專利內容的主要載體，用戶往往更關心外觀設計圖像的內容，因此該種方法不能有效地滿足用戶對基于圖像內容檢索的需求。

而基于內容的圖像檢索(CBIR，Content?Based?Image?Retrieval)技術是對海量的圖像數(shù)據(jù)進行檢索時一個非常有效的途徑，近年來，得到了越來越多的研究者和應用者的關注，并出現(xiàn)了許許多多的檢索方法，但由于表征圖像內容的底層視覺特征與人描述圖像的高層語義之間存在著“鴻溝”，目前，設計一種通用、有效的圖像檢索方法還很困難。因此，有必要針對某種特定類型的圖像特點進行設計檢索方法，才能實現(xiàn)有效地檢索。

發(fā)明內容

為了解決目前外觀設計專利檢索方法中效率低的問題，本發(fā)明提出一種基于圖像內容分析的外觀設計專利檢索方法。本發(fā)明針對外觀設計專利圖像一般提供多視圖、具有旋轉約束的特點，設計了一種較傅立葉描述子和不變矩等常規(guī)方法能更好描述外觀設計專利圖像形狀、結構內容的方法，更好地符合了人類視覺感受，能為外觀設計企業(yè)和個人提供一種更有效的外觀專利檢索方式。

本發(fā)明的技術方案是：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(qū)域的目標圖像并對目標圖像進行歸一化，然后提取目標區(qū)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(qū)域的像素個數(shù)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。

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(qū)域，其余的作為目標區(qū)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；