基于轮廓与SIFT特征组合的商标图像检索

针对单一特征对商标图像描述的局限性，提出了一种基于轮廓和 SIFT 特征组合的商标图像检索方法。该方法对 二值化的商标图像进行轮廓提取，采用规则算法对其进行轮廓分解，对分解的参考点集进行 Fourier变换换，将得到的 Fourier 系数作为参考点的轮廓特征。针对商标图像的尺度空间进行极值点检测，并对检测到的极值点进行特征描述，该特征描 述即为商标图像的 SIFT特征描述。最后，SIFT特征与轮廓特征进行特征融合，并将融合后的组合特征作为对商标图像的 特征描述。