利用PCNN实现商标图像检索新方法

朱红伟; 周冬明; 聂仁灿; 赵东风

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为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商标图像的快速有效检索.在所建立的商标库中进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可有效地检索出待检索商标对应的商标图像,可很好地适应商标颜色变化、角度旋转和局部形状变化,体现了较好的检索性能.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2012年第3期|276-284|共9页
作者
朱红伟; 周冬明; 聂仁灿; 赵东风;
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作者单位

云南大学信息学院通信工程系;

云南昆明650091;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
商标检索; 脉冲耦合神经网络; 图像预处理;

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