1.一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：包括以下步骤：一、获取所有样本商标；

二、对样本商标的图像进行特征提取；

三、根据提取的特征，针对样本商标的图像部分建立图像特征数据库；

四、获取待测商标；

五、按照与样本商标相同的步骤，对待测商标进行图像特征提取；

六、根据待测商标的图像特征，分别在图像特征数据库中进行相相似区域检测分割，获得相似度检索结果。

2.如权利要求1所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述的特征提取具体为全局特征提取。

3.如权利要求2所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述的全局特征提取具体为边缘形状特征提取。

4.如权利要求3所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述的边缘形状特征提取包括采用Prewitt算子边缘检测算法或Laplacian算子边缘检测算法实现。

5.如权利要求1所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述的相似区域检测分割，包括以下步骤：(1)全局尺度间特征窗口匹配；

(2)候选相似区域分割。

6.如权利要求5所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述的候选相似区域分割，包括以下步骤：①排除错误匹配；

②根据自适应性阈值分割出相似区域。

7.如权利要求6所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述的排除错误匹配具体是采用基于尺度-空间一致性模型的RANSAC算法排除错误匹配。

8.如权利要求7所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述的尺度-空间一致性模型具体为：设一对匹配窗口{(x1,y1),(x1′,y1′)}:{(x2,y2),(x2′,y2′)}(其中(x1,y1)、(x1′,y1′)分别表示窗口Ai的左上角和右下角坐标，(x2,y2)、(x2′,y2′)表示窗口Bj左上角和右下角坐标)，则存在空间变换模型 使得 求解出L；

其中，变换矩阵L中的a1和a2分别表示两对比窗口的长度缩放比和宽度缩放比，tx和ty分别表示两窗口中心的横向平移距离和纵向平移距离。

9.如权利要求6所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述自适应性阈值与各个位置的初始阈值矩阵以及筛选得到相似窗口的大小和数目有关。

10.如权利要求9所述的一种基于相似区域检测分割的商标检索方法，其特征为：所述自适应性阈值的定义方式如下：设T0为初始阈值矩阵，大小为10*10，一般中间大，四周小，和具体滑窗的规格有关，设所有相似窗口的总面积为s，则自适应的阈值矩阵为T＝κT0(s/100)α，这里κ＝0.2,α＝0.7。