商标不仅是商品的重要标识,还代表了商品的品质和企业的信誉。而且商标的设计也包含了许多社会和文化的内涵。为了防止相似商标的注册,必须找到一种有效的检索方法来查找出这些相似的商标图像,避免一些知名商标图像的相似图像被恶意注册,保护企业正当利益。本文先概述了目前国内外基于内容的图像检索领域的现状和发展趋势,分析了现存的基于颜色、纹理、形状的图像检索方法及其特点之后,考虑到本文是对二值商标图像进行研究,所以我们选择基于形状和纹理的方法进行研究。本文选取PVR指数作为本文的检索性能评价标准。首先,本文提出了在对图像进行统一化的预处理的基础上,基于图像形状特征中包含的“主线”和“主弧”(图像中超过一定长度的线段和曲线段的集合)的商标图像检索方法。并且采用改进的Hough变换,能够克服传统Hough变换无法确定线段的端点位置和对直线进行无差别连接造成错误数据的缺点,能够确定线段的端点这样就能够得到图像的所有线段和曲线段的长度。其次,本文采用基于图像的纹理特征来进行商标图像检索的方法。Gabor变换是一种重要的纹理特征描述方法,Gabor变换是模拟人类视觉系统而产生的,因此有会很好的人类视觉效果。最后,本文提出了利用改进的K-means聚类算法的方法来对图像的多个特征进行融合,并且根据不同图像中不同特征辨识度的差异,采用自适应的权值分配策略,这样可以有效合理的将各个特征都利用起来。对比实验表明,基于多特征融合的商标图像检索方法优于基于图像形状特征和基于图像纹理特征的检索方法。