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改进的非负稀疏编码图像基学习算法

晁永国 戴芳 韩舒然 何静 计算机工程与科学 2010年第01期

摘要:图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息,提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法,保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且更好地表示出图像的结构信息。

关键词:图像基独立分量分析稀疏编码经验模态分解

单位:西安理工大学 陕西西安710054

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计算机工程与科学

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