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针对单一特征对商标图像描述的局限性,提出了一种基于轮廓和SIFT特征组合的商标图像检索方法。该方法对二值化的商标图像进行轮廓提取,采用规则算法对其进行轮廓分解,对分解的参考点集进行Fourier变换,将得到的Fourier系数作为参考点的轮廓特征。针对商标图像的尺度空间进行极值点检测,并对检测到的极值点进行特征描述,该特征描述即为商标图像的SIFT特征描述。最后,SIFT特征与轮廓特征进行特征融合,并将融合后的组合特征作为对商标图像的特征描述。