基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及專利檢索技術(shù)領(lǐng)域，具體的，涉及一種基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著經(jīng)濟全球化的深入發(fā)展和知識經(jīng)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(shè)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。
[0003]我國專利法明確規(guī)定“外觀設(shè)計專利權(quán)的保護范圍以表示在圖片或者照片中的該外觀設(shè)計專利產(chǎn)品為準”，因此，外觀專利圖像是表達外觀設(shè)計專利內(nèi)容的主要載體。面對數(shù)以百萬的外觀設(shè)計專利圖像，如何快速、有效地查找感興趣的外觀設(shè)計專利是目前外觀設(shè)計專利應(yīng)用面臨的一個重要問題。
[0004]目前，出現(xiàn)了許許多多基于圖像的外觀專利檢索系統(tǒng)及檢索方法，但由于圖像預(yù)處理結(jié)果不理想，造成提取的圖像特征可信度低，從而降低了匹配可靠性。因此，有必要針對外觀專利檢索系統(tǒng)的圖像預(yù)處理進行進一步的改進，以避免上述缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述基于圖像的外觀專利檢索系統(tǒng)及檢索方法中存在因圖像預(yù)處理結(jié)果不理想，造成提取圖像特征可信度低，從而降低匹配可靠性的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)，所述基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)通過預(yù)處理待檢索的外觀專利圖像，提高了提取的待檢索的外觀專利圖像特征的可靠性和匹配的可靠性。
[0006]本發(fā)明提供一種基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)，包括圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、特征分類提取模塊、匹配模塊、數(shù)據(jù)庫模塊及顯示模塊，所述圖像采集模塊、所述圖像預(yù)處理模塊、所述特征分類提取模塊、所述匹配模塊及所述顯示模塊依次通信連接，所述數(shù)據(jù)庫模塊分別與所述匹配模塊和所述顯示模塊通信連接，所述圖像預(yù)處理模塊處理所述圖像采集模塊輸入的圖像信號，并將所述圖像預(yù)處理模塊處理后的圖像信號發(fā)送給特征分類提取模塊。
[0007]在本發(fā)明提供的基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)一較佳實施例中，所述圖像預(yù)處理模塊包括圖像幾何變換單元、圖像去噪單元、圖像復(fù)原單元、圖像增強單元及圖像歸一化單元；
[0008]所述圖像幾何變換單元采用三次內(nèi)插法確定校正空間各像素的灰度值；
[0009]所述圖像去噪單元采用非線性濾波法去除圖像背景噪聲和減少圖像傳輸過程中參雜的噪聲；
[0010]所述圖像復(fù)原單元采用維納濾波復(fù)原法校正各種原因所造成的圖像退化；
[0011]所述圖像增強單元采用Gabor濾波增強法對圖像中的信息有選擇地加強和抑制；
[0012]所述圖像歸一化單元采用基于圖像像素的歸一化算法獲取具有不變性質(zhì)的圖像。
[0013]在本發(fā)明提供的基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)一較佳實施例中，所述特征分類提取模塊包括形狀特征提取單元、圖案特征提取單元及顏色特征提取單元；
[0014]所述形狀特征提取單元用于圖像的形狀特征的提取，并轉(zhuǎn)化為特征值；
[0015]所述圖案特征提取單元用于圖像的圖案特征的提取，并轉(zhuǎn)化為特征值；
[0016]所述顏色特征提取單元用于顏色特征的提取，并轉(zhuǎn)化為特征值。
[0017]在本發(fā)明提供的基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)一較佳實施例中，所述數(shù)據(jù)庫模塊包括外觀專利庫單元和外觀專利圖像特征庫單元，所述外觀專利庫單元儲存外觀專利圖像和外觀專利信息，所述外觀專利圖像在所述圖像預(yù)處理模塊的基礎(chǔ)上，由所述特征分類提取模塊提取外觀專利圖像的形狀特征、圖案特征和顏色特征的特征值，并儲存于所述外觀專利圖像特征庫單元。
[0018]相較于相關(guān)技術(shù)，本發(fā)明提供的基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)具有以下有益效果:
[0019]—、所述圖像預(yù)處理模塊處理所述圖像采集模塊輸入的圖像，是為了消除圖像中無關(guān)緊要的信息，恢復(fù)有用的真實的信息，增強相關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化所需的圖像，從而增加圖像特征提取的可靠性和匹配的可靠性。
[0020]二、所述圖像幾何變換單元采用三次內(nèi)插法確定校正空間各像素的灰度值，不僅效果最好，而且精度最高。
[0021]三、所述圖像去噪單元采用非線性濾波法去除圖像背景噪聲和減少圖像傳輸過程中參雜的噪聲，所述非線性濾波法能在圖像的任何位置上進行相同的運算，而不考慮圖像位置或空間的變化，并且考慮到了人的視覺標準和最佳濾波準則，從而提高了圖像分辨率和邊緣保護能力。
[0022]四、所述圖像復(fù)原單元采用維納濾波復(fù)原法校正各種原因所造成的圖像退化，避免了高頻范圍內(nèi)噪聲的強化。
[0023]五、所述圖像增強單元采用Gabor濾波增強法對圖像中的信息有選擇地加強和抑制，Gabor濾波增強法綜合考慮到了圖像的方向特性和頻率特性，使得圖像真實接近圖像的特征，以便于特征提取和匹配。
[0024]六、所述圖像歸一化單元采用基于圖像像素的歸一化算法獲取具有不變性質(zhì)的圖像，在消除或減弱某些因素或變換對圖像一些性質(zhì)的影響的同時，避免了圖像背景灰度圖像力矩計算的誤差和對圖像質(zhì)量要求高的問題。
【附圖說明】
[0025]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖，其中:
[0026]圖1是本發(fā)明提供的基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0027]圖2為圖1所示基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)的圖像預(yù)處理模塊的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0028]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0029]請一并參閱圖1及圖2，其中，圖1是本發(fā)明提供的基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖，圖2為圖1所示基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)的圖像預(yù)處理模塊的結(jié)構(gòu)框圖。所述基于圖像預(yù)處理的外觀專利檢索系統(tǒng)I包括圖像采集模塊11、圖像預(yù)處理模塊12、特征分類提取模塊13、匹配模塊14、數(shù)據(jù)庫模塊15及顯示模塊16，所述圖像采集模塊11、所述圖像預(yù)處理模塊12、所述特征分類提取模塊13、所述匹配模塊14及所述顯示模塊16依次通信連接，所述數(shù)據(jù)庫模塊15分別與所述匹配模塊14和所述顯示模塊16通信連接。
[0030]所述圖像預(yù)處理模塊12包括圖像幾何變換單元121、圖像去噪單元122、圖像復(fù)原單元123、圖像增強單元124及圖像歸一化單元125。
[0031]所述圖像幾何變換單元121采用三次內(nèi)插法確定校正空間各像素的灰度值。