商标,它作为一个商品的标识,扮演着非常重要的角色。而商标图像的识别作为一种刚兴起的计算机视觉技术,在智能商标信息查询系统发展中具有非常大的应用前景,也是未来机器视觉与模式识别技术发展的必然趋势。因此论文所研究的基于图像识别技术的商标信息查询系统在应用及科研中占有很重要的地位。本文在综合探究了图像的全局特征和局部特征相关算法及应用领域,并结合商标图像的自身特点,采用基于图像局部特征GLOH(梯度定位-方向直方图)的图像识别算法。GLOH在传统SIFT算法关键点描述的基础上进行了改进,采用仿射状的对数-极坐标同心圆的格局对关键点的邻域进行划分,对各种图像变换具有很好的鲁邦性。在图像匹配阶段,本文采用改进Kd-tree的最近邻查询算法(BBF)来提高关键点检索效率。此外,针对存在错误匹配点的情况,采用提纯时利用距离比值提纯法和一致性提纯法结合的方法进行误匹配点的剔除。本文的最后根据商标信息查询系统的整体设计流程,给出了系统实现结果并进行了相关算法的对比实验。通过对比实验结果,证明了本文提出的GLOH算法在商标信息查询系统的应用中具有效性和可行性,并针对当前系统仍存在的不足和问题提出了未来的研究方向和改进方案。