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

【摘要】：針對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)配準的精準定位方法。將標準大區(qū)域圖像分割成若干個小參考圖像,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;基于特征庫,提出了先檢索多個相似參考圖像后再進行SURF精確配準的兩階段方法,實現(xiàn)目標小圖像在標準大圖像中的定位。針對電子工業(yè)過程中高密度柔性電路板(FPC)及精確末制導中的圖像定位數(shù)據(jù)進行實驗,實驗結(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過程,SURF特征提取數(shù)減少近90%;與直接根據(jù)圖像特征進行配準的傳統(tǒng)定位方法相比,在保證定位準確率的基礎(chǔ)上,耗時可縮小一個數(shù)量級以上。
[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】： 華南理工大學自動化科學與工程學院;
【基金】：國家科技重大專項(2014ZX02503-3) 中央高校業(yè)務(wù)經(jīng)費(2014z0033,2015ZM137)
【分類號】：TP391.41;TP183

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 李玉峰;李廣澤;谷紹湖;龍科慧;;基于區(qū)域分塊與尺度不變特征變換的圖像拼接算法[J];光學精密工程;2016年05期

2 王志強;程紅;楊桄;李成;吳迪;;全局圖像配準的目標快速定位方法[J];紅外與激光工程;2015年S1期

3 趙遼英;呂步云;厲小潤;陳淑涵;;基于尺度不變特征變換和區(qū)域互信息優(yōu)化的多源遙感圖像配準[J];物理學報;2015年12期

4 何林陽;劉晶紅;李剛;劉劍;;改進BRISK特征的快速圖像配準算法[J];紅外與激光工程;2014年08期

5 余先川;呂中華;胡丹;;遙感圖像配準技術(shù)綜述[J];光學精密工程;2013年11期

6 丘文濤;趙建;劉杰;;結(jié)合區(qū)域分割的SIFT圖像匹配方法[J];液晶與顯示;2012年06期

7 范�；�;趙長明;馬國強;;戰(zhàn)術(shù)導彈成像精確制導技術(shù)分析與研究[J];飛航導彈;2007年01期

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王天宇;董文博;王震宇;;基于單目視覺和固定靶標的位姿測量系統(tǒng)[J];紅外與激光工程;2017年04期

2 張紅民;張見雙;羅永濤;陳柏元;;一種基于圖像區(qū)域分塊的SIFT快速配準方法[J];紅外技術(shù);2017年04期

3 金銘;汪友生;邊航;王雨婷;;一種基于視覺詞袋模型的圖像檢索方法[J];計算機應(yīng)用與軟件;2017年04期

4 李慶武;席淑雅;王恬;馬云鵬;周亮基;;結(jié)合位姿約束與軌跡尋優(yōu)的人體姿態(tài)估計[J];光學精密工程;2017年04期

5 李秀華;姚佳;;歸一化積相關(guān)Brisk圖像配準算法[J];長春工業(yè)大學學報;2017年02期

6 任克強;胡夢云;喻玲娟;;基于KAZE的自適應(yīng)模糊圖像配準算法[J];電子測量與儀器學報;2017年04期

7 李云紅;魏妮娜;張曉丹;;基于多方向Gabor濾波器的圖像分割[J];國外電子測量技術(shù);2017年03期

8 張二磊;馬駿;王曉田;;一種改進的SURF彩色遙感圖像配準算法[J];液晶與顯示;2017年02期

9 李方彪;何昕;魏仲慧;馬鑫;;基于超分辨率重建的亞像素圖像配準[J];光學精密工程;2017年02期

10 羅家祥;林暢赫;王加朋;胡躍明;;結(jié)合深度卷積網(wǎng)絡(luò)與加速魯棒特征配準的圖像精準定位[J];光學精密工程;2017年02期

【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 許佳佳;;結(jié)合Harris與SIFT算子的圖像快速配準算法[J];中國光學;2015年04期

2 王新華;黃瑋;歐陽繼紅;;多探測器拼接成像系統(tǒng)實時圖像配準[J];中國光學;2015年02期

3 喬立永;徐立新;高敏;;帶寬自適應(yīng)均值偏移紅外目標跟蹤(英文)[J];紅外與激光工程;2015年01期

4 肖志濤;盧曉方;耿磊;張芳;吳駿;李月龍;郎建業(yè);甘鵬;劉洋;;基于極線校正的亞像素相位立體匹配方法[J];紅外與激光工程;2014年S1期

5 韓冬松;何昕;魏仲慧;李一芒;;采用區(qū)域特征匹配的三維彈痕自動配準[J];液晶與顯示;2014年05期

6 韓艷麗;劉峰;;基于三角形匹配的空間小目標檢測算法[J];紅外與激光工程;2014年09期

7 沈同圣;張健;婁樹理;;面向目標檢測的空間觀測圖像精確配準[J];光學精密工程;2014年08期

8 王躍鋼;文超斌;左朝陽;楊家勝;郭志斌;;自適應(yīng)混沌蟻群徑向分析算法求解重力輔助導航匹配問題[J];物理學報;2014年08期

9 王燦進;孫濤;陳娟;;局部不變特征匹配的并行加速技術(shù)研究[J];液晶與顯示;2014年02期

10 何賓;陶丹;彭勃;;高實時性F-SIFT圖像拼接算法[J];紅外與激光工程;2013年S2期

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 丁曉蓮;周激流;李曉華;吳朋;;人臉識別率與圖像分辨率關(guān)系的比較分析[J];計算機工程;2009年11期

2 賈麗娟;;關(guān)于圖像分辨率的教學思考[J];印刷世界;2011年05期

3 張秀屏，劉錫國，叢玉良;提高彩電圖像分辨率的研討[J];光學精密工程;1994年02期

4 周中華;如何使拷屏圖像更清楚[J];桌面出版與設(shè)計;1999年04期

5 林阿嵐;;如何取得完美圖像[J];電子測試;2001年08期

6 宋其華;郭根生;;解析計算機圖像分辨率[J];中國電化教育;2003年11期

7 馮金菊;;淺談分辨率[J];才智;2008年22期

8 江靜;蔡鶴;;小議分辨率與輸出圖像的關(guān)系[J];科教文匯(上旬刊);2008年03期

9 李春雨;李衛(wèi)平;;篡改圖像的識別技術(shù)研究與仿真[J];計算機仿真;2011年11期

10 ;教你詳細了解各種分辨率[J];計算機與網(wǎng)絡(luò);2011年24期

相關(guān)會議論文 前10條

1 王江寧;紀力強;;昆蟲圖像特征研究[A];第十五屆全國圖象圖形學學術(shù)會議論文集[C];2010年

2 楊德強;蘇光大;徐天偉;;一種基于幻想臉的人臉圖像分辨率提升新技術(shù)[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

3 張莉;李佩臻;;用Photoshop對1：1萬DRG入庫數(shù)據(jù)的處理[A];全國測繪科技信息網(wǎng)中南分網(wǎng)第二十一次學術(shù)信息交流會論文集[C];2007年

4 任曉暉;龔勇清;;體全息存儲再現(xiàn)圖像分辨率實驗研究[A];第十一屆全國光學測試學術(shù)討論會論文（摘要集）[C];2006年

5 廖熠;趙榮椿;;一種基于小波分層模型的自然景物圖像表面恢復算法[A];第十屆全國信號處理學術(shù)年會（CCSP-2001）論文集[C];2001年

6 劉達;李樞平;;對DCI數(shù)字影院技術(shù)規(guī)范中圖像分級技術(shù)的理解[A];中國電影電視技術(shù)學會影視技術(shù)文集[C];2007年

7 湯敏;王惠南;;基于IDL語言的醫(yī)學圖像可視化初步研究[A];第十二屆全國圖象圖形學學術(shù)會議論文集[C];2005年

8 趙源萌;鄧朝;張馨;張存林;;被動式人體太赫茲安檢成像的分辨率增強算法研究[A];中國光學學會2011年學術(shù)大會摘要集[C];2011年

9 張尚軍;徐光;祁小江;;影響CR膠片質(zhì)量原因的探討[A];2009中華醫(yī)學會影像技術(shù)分會第十七次全國學術(shù)大會論文集[C];2009年

10 何東曉;隋守鑫;劉微;;高清透霧攝像機的研發(fā)及在交通領(lǐng)域的應(yīng)用[A];第八屆中國智能交通年會優(yōu)秀論文集——智能交通與安全[C];2013年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 劉筱霞;陳永常;PHOTOSHOP中圖像分辨率的設(shè)置[N];中國包裝報;2002年

2 王樹連;從購買圖像到租用衛(wèi)星[N];中國測繪報;2003年

3 楊興平;如何抓取指定分辨率的圖像[N];中國電腦教育報;2003年

4 李鑫;飛利浦200BW8商務(wù)人士明智新寵[N];電子資訊時報;2007年

5 記者 曾遺榮邋通訊員 冷承秋 實習生 向哲林;美國一高科技公司將落戶武漢[N];湖北日報;2007年

6 唐鳳碧;正確運用數(shù)碼相機分辨率[N];中國攝影報;2007年

7 ;創(chuàng)維TWH-43L（DLP）光顯背投圖像不良的檢修[N];電子報;2008年

8 WLF;細說分辨率[N];電腦報;2003年

9 宏杉;感受專業(yè)動力[N];中國計算機報;2001年

10 宋連黨;家庭VCD像冊大制作[N];中國電腦教育報;2003年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 吳輝群;慢性病信息管理系統(tǒng)中視網(wǎng)膜圖像的互操作性及其血管網(wǎng)絡(luò)定量分析研究[D];復旦大學;2014年

2 田虎;單目圖像的深度估計[D];北京郵電大學;2015年

3 唐玉芳;商品圖像分類算法研究[D];北京郵電大學;2015年

4 賈勇;建筑物透視探測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學;2014年

5 黃仁杰;非可控條件下人臉識別中的若干問題研究[D];電子科技大學;2015年

6 萬方;基于多幅圖像的三維結(jié)構(gòu)化場景重建技術(shù)研究[D];武漢大學;2013年

7 馬鐘;視覺感知啟發(fā)的對象發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學;2015年

8 張旭;面向局部特征和特征表達的圖像分類算法研究[D];合肥工業(yè)大學;2016年

9 王洪;航空光電平臺圖像穩(wěn)定技術(shù)研究[D];中國科學院研究生院（長春光學精密機械與物理研究所）;2012年

10 孫艷;基于內(nèi)容圖像檢索與敏感圖像過濾的若干算法研究[D];吉林大學;2011年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 楊棟;面向CTA圖像的冠脈血管分割算法研究和血管狹窄度分析[D];浙江大學;2015年

2 龔若皓;基于嵌入式移動GPU的圖像編解碼并行優(yōu)化[D];西南交通大學;2015年

3 曹福來;發(fā)動機燃油噴霧圖像篩選及處理方法的分析研究[D];長安大學;2015年

4 曹飛寒;高速高分辨率工業(yè)相機系統(tǒng)設(shè)計[D];蘇州大學;2015年

5 夏桂林;航海視覺增強系統(tǒng)研究[D];大連海事大學;2015年

6 劉靜;SAR圖像建筑物的三維信息提取算法的研究[D];天津理工大學;2015年

7 王玉萍;基于OCT圖像的青光眼病變定量分析研究[D];南京理工大學;2015年

8 劉瀟;自動色彩均衡算法的優(yōu)化[D];華中師范大學;2015年

9 宋慶歡;場景識別技術(shù)研究[D];中國科學院研究生院（光電技術(shù)研究所）;2015年

10 鹿曉龍;非均相液體制劑沉降自動監(jiān)測方法及裝置的研究[D];上海應(yīng)用技術(shù)學院;2015年

，

本文編號：1983049