本发明专利技术涉及一种商标图像分卡方法、装置、电子设备及存储介质。本发明专利技术所述的商标图像分卡方法包括：获取待分卡的商标图像；将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域；针对每一个文本区域，提取所述文本区域的背景颜色；根据每一个所述文本区域和坐标和所述文本区域的背景颜色，生成图形分卡掩膜区域；将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得到所述商标图像的图形分卡；使用所述文本区域的背景颜色填充包围所述文本区域的最小矩形，得到所述文本区域对应的文字分卡。本发明专利技术所述的商标图像分卡方法，结合文本检测算法实现商标图像的分卡，解决多个特征区域的影响，提升商标检索的效果。提升商标检索的效果。提升商标检索的效果。
【技术实现步骤摘要】
一种商标图像分卡方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种商标图像分卡方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着国家对版权和商标保护的不断加强，商标的申请数量逐年增加，而且对商标申请的流程不断规范和严格，对近似商标的审查的需求不断增加，使用计算机技术来协助完成相关的商标审查呼声愈烈。
[0003]商标查询对于商标注册、管理及保护具有重要的意义，其作用体现在：能及时发现商标注册申请的障碍，弄清商标能否安全使用，发现他人抢注的商标，了解商标的法律状态、查清相关商标权利范围的详细信息等。商标分卡是商标检索的基础工作。
[0004]现有技术的商标分卡处理方法主要是针对商标的文字内容和图形进行商标分卡，包括：对商标含有的文字按整体和文字类别进行分卡，文字类别又细分为汉语文字、字母组合、数字、拼音，图形则按维也纳协定建立的《商标图形要素国际分类》标准对图形进行商标图形要素编码划分。针对商标的汉语文字内容建立汉语文字分卡，针对商标的字母组合文字内容建立英文文字分卡，针对商标的图形建立商标图形要素编码。
[0005]而目前随着以图查图技术发展，通过提取图像特征作为判断商标近似的条件，然而对于图像的特征提取是全局性的，对于商标图像来说，商标中包含：中文、英文、数字和图形等分卡部分，如果将图像的全局特征作为查询条件，所检索对象的相似度会受到文字部分特征的影响，查询结果并不理想。
[0006]其中对商标图像分卡进行拆分是解决该问题的有效方法之一，而目前的分卡拆分方法主要通过先对图像分割，再判断某一个部分是否具有文字特征划分为文字分卡和非文字分卡，而对于弯曲文本、连体文字以及图形文字镶嵌的商标图像无法分割，存在分卡不完全的情况。
技术实现思路
[0007]基于此，本专利技术的目的在于，提供一种商标图像分卡方法、装置、电子设备及存储介质，结合文本检测算法，实现商标图像的分卡技术，解决多个特征区域的影响，提升商标检索的效果。
[0008]第一方面，本专利技术提供一种商标图像分卡方法，包括以下步骤：
[0009]获取待分卡的商标图像；
[0010]将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域；所述文本区域以多个坐标点表示；
[0011]针对每一个文本区域，提取所述文本区域的背景颜色；
[0012]根据每一个所述文本区域和坐标和所述文本区域的背景颜色，生成图形分卡掩膜区域；
[0013]将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得到所述商标图像的图形分卡；
[0014]使用所述文本区域的背景颜色填充包围所述文本区域的最小矩形，得到所述文本区域对应的文字分卡。
[0015]进一步地，还包括以下步骤：
[0016]利用CTC网络对所述文字分卡进行文字识别，得到文字分卡中的文字内容；
[0017]将所述文字内容划分为中文分卡和英文分卡；
[0018]按照分卡组合规则组合分卡，得到最终文字分卡。
[0019]进一步地，所述文本检测模型采用TextBPN算法，包括特征提取层、边界提议层和自适应边界变形层；
[0020]所述特征提取层包括顺次连接的多个卷积层、双向特征金字塔BiFPN层和可形变卷积DCN；
[0021]所述边界提议层包括分类场图、方向场图、距离场图和缩小文本区域图；
[0022]所述自适应边界变形层包括由transformer、GCN和1*1Conv构成的编码器和以三个全连接层构成的解码器，所述三个全连接层分别为128、64和2个通道数。
[0023]进一步地，将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域，包括：
[0024]对所述商标图像进行label制作，分别获得所述商标图像的分类图、缩小文本区域图、方向场图和距离场图；
[0025]将所述商标图像输入所述文本检测模型的特征提取层，得到Fs特征图；
[0026]使用所述边界提议层处理所述分类场图、所述方向场图和所述距离场图，得到Fp特征；
[0027]融合所述Fs特征图和所述Fp特征，得到最终特征F；
[0028]根据所述缩小文本区域图和所述分类图，得到含有20个坐标点粗文本边框；
[0029]对特征F按点采样获得自适应边界变形层的输入特征；
[0030]将所述自适应边界变形层的输入特征输入所述自适应边界变形层，得到多个坐标点(x，y)表示的文本区域。
[0031]进一步地，将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得到所述商标图像的图形分卡之前，还包括：
[0032]获取所述商标图像的边缘图；
[0033]以2*2区域遍历，遇到对角线分布，使用单点像素进行填充，完成边缘续接，得到每一个图形的轮廓counter，每一个轮廓都构成一个闭合区域；
[0034]计算每一个闭合区域的面积；
[0035]对大于设定面积阈值的图形轮廓进行霍夫圆形检测；
[0036]当检测到圆形的存在，分别计算图形轮廓面积、圆形面积和相交面积，使用以下公式，计算所述图形轮廓区域、圆形区域两者的相交面积和图形轮廓区域、圆形区域两者的相并面积的重叠度；
[0037][0038]其中，IOU为重叠度；Area(counter)为图形轮廓面积，Area(circle)为圆形面积；
[0039]对于上述计算得到的重叠度大于第二阈值的图形轮廓，认定为当前轮廓为圆形边界，将所述原型边界的轮廓去除。
[0040]进一步地，针对每一个文本区域，提取所述文本区域的背景颜色，包括：
[0041]对于每一个文本区域，使用Opencv算法获得所述文本区域的边界点；
[0042]根据所述边界点，计算所述文本区域的周长；
[0043]根据所述文本区域的周长，均匀选取多个取样点；
[0044]以取样点为中心，构成一个背景筛选区域，统计得到文本区域的背景颜色。
[0045]进一步地，获取待分卡的商标图像之后，还包括：
[0046]使用OpenCV对所述商标图像进行降噪、锐化和灰度处理，得到预处理的商标图像。
[0047]第二方面，本专利技术还提供一种商标图像分卡装置，包括：
[0048]商标图像获取模块，用于获取待分卡的商标图像；
[0049]文本区域提取模块，用于将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域；所述文本区域以多个坐标点表示；
[0050]背景颜色提取模块，用于针对每一个文本区域，提取所述文本区域的背景颜色；
[0051]分卡掩膜区域生成模块，用于根据每一个所述文本区域和坐标和所述文本区域的背景颜色，生成图形分卡掩膜区域；
[0052]图形分卡获取模块，用于将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商标图像分卡方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分卡的商标图像；将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域；所述文本区域以多个坐标点表示；针对每一个文本区域，提取所述文本区域的背景颜色；根据每一个所述文本区域和坐标和所述文本区域的背景颜色，生成图形分卡掩膜区域；将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得到所述商标图像的图形分卡；使用所述文本区域的背景颜色填充包围所述文本区域的最小矩形，得到所述文本区域对应的文字分卡。2.根据权利要求1所述的一种商标图像分卡方法，其特征在于，还包括以下步骤：利用CTC网络对所述文字分卡进行文字识别，得到文字分卡中的文字内容；将所述文字内容划分为中文分卡和英文分卡；按照分卡组合规则组合分卡，得到最终文字分卡。3.根据权利要求1所述的一种商标图像分卡方法，其特征在于：所述文本检测模型采用TextBPN算法，包括特征提取层、边界提议层和自适应边界变形层；所述特征提取层包括顺次连接的多个卷积层、双向特征金字塔BiFPN层和可形变卷积DCN；所述边界提议层包括分类场图、方向场图、距离场图和缩小文本区域图；所述自适应边界变形层包括由transformer、GCN和1*1Conv构成的编码器和以三个全连接层构成的解码器，所述三个全连接层分别为128、64和2个通道数。4.根据权利要求3所述的一种商标图像分卡方法，其特征在于，将所述商标图像输入到训练好的文本检测模型中识别文本区域，得到包含文字信息的文本区域，包括：对所述商标图像进行label制作，分别获得所述商标图像的分类图、缩小文本区域图、方向场图和距离场图；将所述商标图像输入所述文本检测模型的特征提取层，得到Fs特征图；使用所述边界提议层处理所述分类场图、所述方向场图和所述距离场图，得到Fp特征；融合所述Fs特征图和所述Fp特征，得到最终特征F；根据所述缩小文本区域图和所述分类图，得到含有20个坐标点粗文本边框；对特征F按点采样获得自适应边界变形层的输入特征；将所述自适应边界变形层的输入特征输入所述自适应边界变形层，得到多个坐标点(x，y)表示的文本区域。5.根据权利要求1所述的一种商标图像分卡方法，其特征在于，将所述掩膜区域和所述商标图像的原图进行叠加处理，得到所述商标图像的图形分卡之前，还包括：获取所述商标图像的边缘图；以2*2区域遍历，遇到对角线分布，使用单点像素进行填充，完成边缘续接，得到每一个图形的轮...
【专利技术属性】
技术研发人员：余松森，张贞，吴干华，苏海，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。