一种基于字典学习的高清图像分类方法[发明专利]

专利名称：一种基于字典学习的高清图像分类方法专利类型：发明专利
发明人：罗笑南,邓伟财,陈湘萍
申请号：CN201310202799.8
申请日：20130527
公开号：CN103258210A
公开日：
20130821
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于字典学习的高清图像分类方法，涉及数字图像处理领域。

本发明的方法包括：提取所有高清图像样本的视觉特征；对于所述的视觉特征，对高清图像样本进行稀疏编码，通过迭代方法不断进行字典学习，直到分类误差小于阈值，确定高清图像类别的分类字典和根据视觉特征对重构误差的影响度确定对应的权值；依据所述的高清图像类别的字典和视觉特征对应的权值建立图像非线性分类器，确定所述高清图像所属的类别。

本发明能够通过稀疏编码进行字典学习，获得具有较高区分度的稀疏编码，从而使分类方法对高清图像数据集的样本空间分布具有较强的自适应性，对复杂的图像具有更好的鲁棒性，具有很强的通用性和较高的实用价值。

申请人：中山大学
地址：510006 广东省广州市番禺区大学城中山大学东校区教学实验中心C401
国籍：CN
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