本文選題：深度卷積網(wǎng)絡(luò) + 圖像檢索�。� 參考：《光學(xué)精密工程》2017年02期

【摘要】：針對(duì)在大圖像中定位小塊區(qū)域圖像的需求,本文提出一種結(jié)合深度卷積網(wǎng)絡(luò)與加速魯棒特征(SURF)配準(zhǔn)的精準(zhǔn)定位方法。將標(biāo)準(zhǔn)大區(qū)域圖像分割成若干個(gè)小參考圖像,利用深度卷積網(wǎng)絡(luò)和類局部敏感哈希降維法提取參考圖像集的特征并形成特征庫(kù);基于特征庫(kù),提出了先檢索多個(gè)相似參考圖像后再進(jìn)行SURF精確配準(zhǔn)的兩階段方法,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)小圖像在標(biāo)準(zhǔn)大圖像中的定位。針對(duì)電子工業(yè)過(guò)程中高密度柔性電路板(FPC)及精確末制導(dǎo)中的圖像定位數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法避免了傳統(tǒng)SURF算法大量的特征提取與配對(duì)過(guò)程,SURF特征提取數(shù)減少近90%;與直接根據(jù)圖像特征進(jìn)行配準(zhǔn)的傳統(tǒng)定位方法相比,在保證定位準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上,耗時(shí)可縮小一個(gè)數(shù)量級(jí)以上。
[Abstract]:Aiming at the need of locating small area images in large images, this paper presents an accurate localization method combining depth convolution network and accelerated robust feature surf registration. The standard large area image is divided into several small reference images, and the feature of reference image set is extracted by using depth convolution network and local sensitive hash reduction method. In this paper, a two-stage method of retrieving several similar reference images before accurate SURF registration is proposed to locate small target images in standard large images. Experiments are carried out on high density flexible circuit board (FPC) and image location data in precision terminal guidance in electronic industry. The experimental results show that, This method avoids the reduction of the number of features extracted by the traditional SURF algorithm by nearly 90 points, compared with the traditional localization method, which is directly based on the image feature registration, on the basis of ensuring the accuracy of the location. The time taken can be reduced by more than one order of magnitude.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2014ZX02503-3) 中央高校業(yè)務(wù)經(jīng)費(fèi)(2014z0033,2015ZM137)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1983049