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基于泽尼克矩与边缘梯度共生矩的商标检索算法
基于泽尼克矩与边缘梯度共生矩的商标检索算法
摘要：商标是企业经营的重要资产之一，商标的准确检索对于保护企业合法权益具有重要意义。现有的商标检索算法往往只考虑了图像的颜色、纹理等特征，而在一些复杂的情况下，这些算法无法提供准确的检索结果。针对这一问题，本文提出一种基于泽尼克矩与边缘梯度共生矩的商标检索算法，该算法有效地将商标图像的泽尼克矩与边缘梯度共生矩特征结合，提高了商标检索的准确性和效率。实验证明，该算法在商标检索任务中取得了良好的效果。
关键词：商标检索；泽尼克矩；边缘梯度共生矩；特征结合；准确性
1.引言
商标作为企业身份标识的重要组成部分，对于企业经营起到了关键作用。在互联网时代，商标的检索变得尤为重要，以保护企业合法权益以及防止商标侵权等问题的发生。而传统的商标检索方法往往只考虑了颜色、纹理等低层次的特征，对于复杂的商标图形，无法提供准确的检索结果。因此，如何提高商标检索的准确性和效率是一个亟待解决的问题。
2.相关工作
近年来，许多学者提出了各种商标检索算法。早期的算法主要采用形状上下文、颜色和纹理特征来描述商标图像，然后通过计算相似性指标进行检索。然而，这些方法主要依赖于图像的颜色信息，对于形状和结构方面的特征没有进行充分利用。为了解决这个问题，一些学者引入了边缘和角点等高层次特征，但是这些方法在图像灰度不均匀、噪声干扰等情况下效果有限。
3.泽尼克矩与边缘梯度共生矩
为了提高商标检索的准确性和效率，本文提出了一种基于泽尼克矩与边缘梯度共生矩的商标检索算法。泽尼克矩是图像的光流矩阵特征，可以提取图像的角点信息。边缘梯度共生矩是图像的边缘特征，可以提取图像的纹理信息。通过将这两种特征进行结合，可以兼顾商标图像的形状和纹理信息，提高商标检索的准确性。
4.商标检索算法
基于泽尼克矩与边缘梯度共生矩的商标检索算法主要包括以下步骤：
（1）预处理：对商标图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等步骤，以提高后续处理的效果。
（2）泽尼克矩提取：通过计算图像的泽尼克矩，提取图像的角点信息。
（3）边缘梯度共生矩提取：通过计算图像的边缘梯度共生矩，提取图像的纹理信息。
（4）特征结合：将泽尼克矩与边缘梯度共生矩进行结合，构成商标图像的特征向量。
（5）相似性计算：通过计算特征向量之间的相似性指标，进行商标的检索。
5.实验结果与分析
在实验中，我们使用了一个商标数据库进行测试，该数据库包含了大量的商标图像。实验结果表明，基于泽尼克矩与边缘梯度共生矩的商标检索算法在商标检索任务中取得了较好的效果。与传统的商标检索算法相比，该算法能够更准确地检索出相似的商标，同时具有较高的检索速度。
6.结论
本文提出了一种基于泽尼克矩与边缘梯度共生矩的商标检索算法，该算法通过结合商标图像的角点信息和纹理信息，有效地提高了商标检索的准确性和效率。实验结果证明了该算法的有效性和可行性。未来可以进一步研究和改进该算法，以提高商标检索的性能和适用性。
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