摘   要： 針對外觀設(shè)計專利圖像背景多樣性、復(fù)雜性以及形狀特征突出等特點，提出了一種綜合紋理和形狀的檢索算法。該方法首先采用基于物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)紋理特征描述紋理，并用歐式距離取得其相似值，然后再用改進(jìn)的加權(quán)歐式距離取得不變矩形狀特征向量的相似值，經(jīng)特征融合得到最終相似距離值。實驗結(jié)果表明，該算法優(yōu)于現(xiàn)有的其他算法，針對外觀專利圖像的檢索，具有更高的查全率和查準(zhǔn)率。
關(guān)鍵詞： 查全率； 查準(zhǔn)率； 特征融合； 外觀專利

    查全率和查準(zhǔn)率從被提出之日起就成為評價檢索系統(tǒng)檢索性能的重要指標(biāo)，而且兩個指標(biāo)必須同時滿足一定的標(biāo)準(zhǔn)時才能說檢索效果令人滿意。在外觀設(shè)計專利圖像檢索中，特征選取與描述方法是檢索算法的核心?，F(xiàn)在常用的圖像檢索特征主要有顏色、紋理特征、形狀和空間關(guān)系。由于外觀專利圖像的特殊性，其顏色會受復(fù)雜環(huán)境因素如亮度等的影響而呈現(xiàn)出不穩(wěn)定性，而形狀是描述外觀圖像不可忽視的本質(zhì)特征,紋理則是反應(yīng)圖像內(nèi)部結(jié)構(gòu)的一個重要視覺特征。參考文獻(xiàn)[1]采用了Hu不變矩作為形狀特征,并融合了灰度共生矩陣算法提取的紋理特征，但沒有考慮到輪廓特征以及局部紋理特征對檢索的影響，因此檢索效果不盡如人意。參考文獻(xiàn)[2]采用分級檢索的機(jī)制，綜合利用灰度及形狀進(jìn)行基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索。該方法克服了灰度直方圖不能充分表示空間分布信息的不足，利用邊界方向直方圖描述形狀特征，避開了對圖像進(jìn)行精確分割這一醫(yī)學(xué)圖像處理中的難點問題。但它只能得到圖像的大致邊界信息，不能實現(xiàn)對物體形狀的精確描述，即對于物體圖像的內(nèi)部特征表達(dá)得不夠詳細(xì)。參考文獻(xiàn)[5]采用了面積、形狀矩等局部或全局特征來表示一幅圖像，但它只是單一地提取了形狀特征，而無法清楚地描述物體內(nèi)部結(jié)構(gòu),這對于外觀專利圖像來講并不是最佳的算法選擇。
    本文針對已有的圖像檢索算法存在的不足和外觀設(shè)計專利圖像背景多樣性、復(fù)雜性和形狀特征突出等特點，提出了一種新的改進(jìn)算法。首先利用一種基于物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像提取紋理特征，再用歐式距離求出紋理特征向量的相似距離；然后用不變矩提取圖像的形狀特征，并用改進(jìn)加權(quán)歐式公式得到形狀特征向量的相似距離；最后采用兩個特征融合的方式，并通過設(shè)置各自的權(quán)重，取得關(guān)鍵圖與檢索圖的多特征相似度值，從而實現(xiàn)圖像信息的自動檢索。



　 實驗2 用不變矩結(jié)合紋理特征即本文算法對不同圖片進(jìn)行檢索，結(jié)果如圖4所示。
    用各種算法多次針對不同圖片一一進(jìn)行檢索，查準(zhǔn)率和查全率對比如圖5所示。
    實驗3 為體現(xiàn)實驗的有效性，本文對比了參考文獻(xiàn)[5]算法的性能，結(jié)果如圖6所示。

    由以上實驗可以看出，本文算法的檢索性能明顯優(yōu)于其他算法。相比于之前的一些常用紋理描述子(如灰度共生矩等),本文算法采用的基于內(nèi)部結(jié)構(gòu)的紋理特征實用簡單，它描述的是物體邊緣的跳變次數(shù)，可一定程度反映物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。在形狀特征方面，不變矩在其他形狀描述子中也體現(xiàn)了一定的優(yōu)勢，再結(jié)合改進(jìn)的加權(quán)歐式距離公式使檢索性能大大提高了。
    針對外觀專利圖像的特殊性，提出了一種基于內(nèi)部結(jié)構(gòu)紋理特征結(jié)合不變矩形狀特征的改進(jìn)算法。該方法綜合考慮了結(jié)構(gòu)和區(qū)域特征，克服了其他算法的一些缺陷，經(jīng)MATLAB仿真驗證了本文算法能權(quán)衡好查準(zhǔn)率和查全率，具有較好的實用價值。
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