一種基于動態(tài)紋理基元的外觀設(shè)計(jì)專利檢索方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于外觀設(shè)計(jì)專利檢索技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于動態(tài)紋理基元的外觀 設(shè)計(jì)專利檢索方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著國際形式的發(fā)展及貿(mào)易一體化進(jìn)程的加快，外觀設(shè)計(jì)專利在工業(yè)產(chǎn)權(quán)中占有 越來越重要的地位，外觀設(shè)計(jì)專利申請數(shù)量正在快速增長。外觀設(shè)計(jì)專利以圖像作為保護(hù) 對象，主要保護(hù)專利圖像中的前景物體。就外觀設(shè)計(jì)專利而言，專利審查人員將提交申請的 外觀專利圖像與數(shù)據(jù)庫中已申請的專利圖像進(jìn)行形狀、圖案、色彩的對比，判斷其是否具有 一定的相似性。由外觀設(shè)計(jì)專利圖像的相似性判斷標(biāo)準(zhǔn)可知，對于含有相同紋理基元，但因 排列方式或數(shù)目不同而呈現(xiàn)不同圖案內(nèi)容的兩幅外觀專利圖像，應(yīng)被判為相同外觀設(shè)計(jì)。 因此在進(jìn)行外觀設(shè)計(jì)專利檢索時，能檢索出相同紋理基元但不同排列分布或數(shù)目的圖像尤 為重要。由于紋理基元在空間排列規(guī)則上具有一定的差異性，一般基于內(nèi)容的圖像檢索方 法不能將此類圖像全部檢索出來?；诩y理基元進(jìn)行檢索的方法可以避免圖像紋理基元排 列方式或包含數(shù)目的影響，檢索具有相同紋理基元的圖像，從而避免設(shè)計(jì)專利的重復(fù)申請， 對外觀設(shè)計(jì)專利檢索具有一定的意義。
[0003] 當(dāng)前常用的基于紋理基元的檢索方法是將圖像劃分為大小相等的圖像塊，并將圖 像塊作為紋理基元，進(jìn)而提取基元特征實(shí)現(xiàn)檢索。局部描述子也可以作為紋理基元，用于描 述紋理，可用于該框架的局部描述子有SIFT、SURF等。由于不同類別的圖像所包含的內(nèi)容不 同，紋理基元的大小也不相同，因此設(shè)置紋理基元為固定大小不能正確反映圖像真實(shí)的紋 理結(jié)構(gòu)信息?；诩y理基元空間分布特征的檢索方法，將空間分布信息引入紋理特征描述 符，提高了圖像的檢索效率，但對于紋理相同而空間分布不同的圖像，該檢索方法不能取得 較好的檢索效果。
[0004] 現(xiàn)有的基于紋理基元的檢索方法雖然提出了紋理基元的概念，但并不能有效提取 圖像中的紋理基元。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種可避免出現(xiàn)上述技 術(shù)缺陷的基于動態(tài)紋理基元的外觀設(shè)計(jì)專利檢索方法。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[0007] -種基于動態(tài)紋理基元的外觀設(shè)計(jì)專利檢索方法，包括以下步驟：
[0008] 步驟1):提取紋理基元；
[0009] 步驟2):對紋理基元提取基于統(tǒng)計(jì)分析的LBP特征，并對提取的特征向量進(jìn)行歸一 化和相似性度量，返回檢索結(jié)果。
[0010]進(jìn)一步地，所述步驟1)具體為：
[0011]步驟A:對待提取紋理基元的圖像進(jìn)行灰度化、去噪、歸一化等預(yù)處理操作；
[0012]步驟B:對圖像作LBP變換，提取初始紋理基元，如公式(3)，公式(4)，公式(5)，公式 (6)所示；
[0013]其中：LBP變換如公式（1)和公式(2)所示：
[0014]設(shè)原圖像矩陣1 =化」)1^^^為在（1，」）處的像素值。經(jīng)過1^變換后的圖像矩陣 為1哪=(?、)1^4/^為?^做1^變換后對應(yīng)的值。1^變換過程如式（1) :
[0017]其中，gc為中心點(diǎn)像素值，即叫，鄰域像素值，N為鄰域半徑。
[0021] ff=min(Ri-Rj) (6)
[0022] 其中，LnietOA-l]為水平方向的投影值，計(jì)算公式如公式(7)和公式(8)所示； Rj，je[0，w-l]為垂直方向的投影值，計(jì)算公式如公式(9)和公式(10)所示；
[0027] 步驟C:向右和向下分別劃取與初始紋理基元同樣大小且不重疊圖像塊作為滑動 窗口；
[0028] 步驟D:判斷初始紋理基元與劃取圖像塊是否相等，如公式（11)所示;若只存在一 個滑動窗口與初始紋理基元相等，轉(zhuǎn)至步驟E;若兩滑動窗口均與初始紋理基元不相等，擴(kuò) 大初始紋理基元，轉(zhuǎn)至步驟C;若兩滑動窗口均與初始紋理基元相等，轉(zhuǎn)至步驟E;
[0033] 其中，不同圖像塊對應(yīng)像素點(diǎn)的像素值。
[0034] 步驟E:若存在某個方向的滑動窗口與初始紋理基元不相等，在允許范圍內(nèi)在該方 向滑動一定距離得到新的滑動窗口，轉(zhuǎn)至步驟D;
[0035]步驟F:將當(dāng)前初始紋理基元作為圖像紋理基元。
[0036] 進(jìn)一步地，所述步驟2)中提取LBP特征具體為：
[0037] 使用"等價模式"對LBP算子的模式種類進(jìn)行降維，如公式(14)所示：
[0039]
，若 x2 0，S(x)取1，否則S(x)取0，g。代表鄰域內(nèi)中心像素的灰度值，gl表示半徑為R的圓形區(qū)域 內(nèi)各像素的灰度值，其中i的取值范圍為〇到P-1。
[0040] 本發(fā)明提供的基于動態(tài)紋理基元的外觀設(shè)計(jì)專利檢索方法，以外觀設(shè)計(jì)專利為基 礎(chǔ)，針對不同圖像紋理基元大小不一定相等的特點(diǎn)，提出一種根據(jù)圖像內(nèi)容動態(tài)提取紋理 基元并對紋理基元提取特征的圖像檢索算法。在檢索具有重復(fù)紋理基元的圖像時，本發(fā)明 的檢索效果優(yōu)于已有的基于整幅圖像的檢索方法，能檢索出具有相同紋理基元，但排列結(jié) 構(gòu)不同的圖像，可用于圖像紋理結(jié)構(gòu)相似性判斷，具有良好的檢索效果，可以很好地滿足實(shí) 際應(yīng)用的需要。
【附圖說明】
[0041] 圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0042]圖2為不同圖像塊對應(yīng)的LBP值；
[0043]圖3為相同紋理基元不同區(qū)分能力；
[0044]圖4為紋理基元偏移；
[0045]圖5為劃分紋理基元塊；
[0046]圖6為閾值為0時的紋理基元提取結(jié)果；
[0047]圖7為固定閾值時紋理基元提取結(jié)果；
[0048]圖8為閾值取值與紋理基元正確率間的關(guān)系；
[0049]圖9為紋理基元發(fā)生偏移；
[0050]圖10為紋理基元錯位排列生成新圖像；
[0051 ]圖11為相同紋理基元不同圖像內(nèi)容。
【具體實(shí)施方式】
[0052]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施 例對本發(fā)明做進(jìn)一步說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用 于限定本發(fā)明。
[0053]如圖1所示，一種基于動態(tài)紋理基元的外觀設(shè)計(jì)專利檢索方法，包括以下步驟： [0054] 步驟1):提取紋理基元；
[0055]紋理基元是圖像中基本的紋理結(jié)構(gòu)，描述圖像的局部紋理特征，在圖像中按一定 的排列規(guī)則周期出現(xiàn)。依靠紋理基元有助于將不同類型的物體區(qū)分開。通過分析圖像的紋 理信息可得紋理基元具有以下特點(diǎn)：（1)不唯一性，一幅圖像的紋理基元可以有多個。起始 點(diǎn)不同，呈現(xiàn)的紋理基元不同；（2)同一圖像紋理基元大小固定，一幅圖像的紋理基元可以 不唯一，但大小固定；（3)可拼接性，雖圖像紋理基元不唯一，但拼接后的圖像相同。因紋理 基元的可重復(fù)性、可拼接性及大小唯一的特點(diǎn)，確定紋理基元后，基元應(yīng)與鄰域不重疊且相 同大小的圖像塊完全相等。因此紋理基元的提取可以轉(zhuǎn)換為提取最小重復(fù)圖像塊。
[0050]步驟2):對紋理基元提取基于統(tǒng)計(jì)分析的LBP特征，并對提取的特征向量進(jìn)行歸一 化和相似性度量，返回檢索結(jié)果。
[0057]其中，所述步驟1)具體為：
[0058] 步驟A:對待提取紋理基元的圖像進(jìn)行灰度化、去噪、歸一化等預(yù)處理操作；
[0059]步驟B:對圖像作LBP變換，提取初始紋理基元；
[0060] LBP是一種描述圖像局部紋理特征的算子，體現(xiàn)圖像像素點(diǎn)鄰域的灰度值變化。 LBP值越大表示該點(diǎn)鄰域像素點(diǎn)的灰度變化越劇烈，對應(yīng)為高