商标是生产者和经营者为商品设立的一个标志,是商品经济的产物。它不仅是一个企业和产品的标志,更是代表着企业的文化和商品的质量,在市场经济中起着重要的作用。目前国内已注册商标有200多万,但商标的管理还局限于人工手动管理,高效的智能管理系统较少,因此本文考虑将基于内容的图像检索技术应用于商标图像的检索系统中,以实现更直观、准确和快捷的商标图像检索。基于内容的商标图像有颜色、纹理和形状三个视觉特征,其中形状特性比颜色和纹理特征更适合高级语义特征,因此本文采用图像形状特征来描述商标图像特征点,建立基于形状特征的商标图像检索系统。本文的主要工作如下:(1)边缘检测是本文的第一个研究重点,它对商标形状特征提取非常重要,直接反映了商标的物质属性和空间属性。本文在Canny算法的基础上提出一种改进的边缘提取算法——自适应Canny边缘提取算法,该方法通过两次使用最大类间方差法获得商标边缘检测的阈值,实现Canny算法的自适应性,解决其过分依赖人为经验的问题。(2)形状特征描述是商标形状特征提取的核心,是本文研究的另一个重点。本文在形状上下文(Shape Context)的基础上提出一种新的形状描述方法——内角形状上下文(Inner-Angle Shape Context),该方法通过改进内角的表示方法,解决了商标目标区域位置改变带来的问题。(3)设计和实现了基于形状特征的商标图像检索系统。该系统由商标预处理、特征提取和商标检索三个模块组成,实现了对任意商标在已有商标数据库中的检索,返回与样本商标最相似的商标图像。