针对深度学习框架下Logo识别任务中可训练样本稀疏的问题，提出了一种基于上下文的Logo数据合成算法，该算法综合利用了Logo对象内部、Logo周围邻域、Logo与其他对象之间以及Logo所处场景等多种类型的上下文信息指导Logo图像的合成。在FlickrLogos-32数据集上的实验结果显示，所提算法能够在不依赖额外手工标注的前提下，提升Logo识别算法的性能（mAP提升8.5%），验证了该合成算法的有效性。