Logo是一种被广泛应用于各种人造产品的视觉标识。本文首先介绍了Logo的几种特点,并分析了用模式识别方法对其进行检测与识别的可行性;随后基于对一系列文本图像样品的统计,探讨了文本图像中Logo的特殊之处;回顾了基于Logo的文本图像检索技术的各个方面:版面分析、Logo检测、Logo特征的提取与匹配。随后,介绍了硕士阶段对前人工作的进一步发展。第一,建立并实现了一个利用文本排版先验规则的快速Logo检测方法。论文提出了特征矩形的概念,并利用特征矩形的边缘生长,极大地克服了以前工作的缺陷,提高了速度与精度;第二,提出了基于特征矩形边缘生长的Logo检测与识别方法,该算法将Logo检测与Logo识别两项功能统一,利用信息反馈与推理工具,克服了传统方法的固有缺陷,极大地提高了系统性能。