基于稀疏表示的图像分类方法研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于稀疏表示的图像分类方法研究作者姓名赵里恒学科专业模式识别与智能系统指导教师唐英干教授2016年5月中图分类号：O235学校代码：10216UDC：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于稀疏表示的图像分类方法研究硕士研究生：赵里恒导师：唐英干教授申请学位：工学硕士学科专业：模式识别与智能系统所在单位：电气工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinPatternRecognitionandIntelligentSyst

2、emsRESEARCHONIMAGECLASSIFICATIONBASEDONSPARSEREPRESENTIONbyZhaoLihengSupervisor:ProfessorTangYingganYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于稀疏表示的图像分类方法研究》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体

3、，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《基于稀疏表示的图像分类方法研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。保密□，在年解密后适用本授

4、权书。本学位论文属于不保密□。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要摘要图像分类是一种根据图像的不同语义特征，将图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读的图像处理技术。它广泛应用于人脸识别、文字识别、遥感图像中专题信息的提取和动态变化的检测、雷达图像目标物追踪，声场全息图像中声源定位，淘宝商品穿衣搭配等领域。稀疏编码是一种模拟哺乳动物视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的方法，它可以模拟人眼视觉系统，反映自然图像的统计特性。基于稀疏编码的图像分类比传统的

5、方法表现出更大的优越性，本文基于稀疏编码理论，研究了用于图像分类的判别字典学习方法及图像分类问题，主要工作有：首先，针对现有判别字典只能刻画图像中线性语义信息的特点，提出了一种核空间的Fisher分类判别字典的学习方法。该方法采用核映射，将训练样本映射到高维核空间映，然后以Fisher准则作为约束项，学习判别字典。其次，现有的图像分类方法大多数是先进行图像特征提取，然后根据提取的特征训练分类字典，由于固定的特征提取方法与字典学方法之间没有直接联系，会影响到判别字典的区分能力。为此，本文提出了一种将特征提取操作和分类字典学

6、习融合的方法，该方法通过对特征提取矩阵进行正交约束，完成特征提取矩阵与字典之间的融合，学习出基于正交约束的投影判别字典。最后，图像通过电子器件获取过程中，由于现场光照的不均匀、物理元器件受到温度变化造成性能上的不稳定等，都会导致某些显性的噪声掺杂到图像中，此类噪声掺杂在训练样本中会影响学习的分类字典的判别性，而基于正交约束的投影判别字典学习方法无法避开该类噪声，导致学习到的判别字典分类效果有所折中。为此，提出了具有噪声抑制的投影判别字典学习方法，该方法通过引用SVD分解中*MUΣV，M矩阵中噪声信息会分布在Σ奇异值矩阵

7、的s1列之后的思想，去除s1列之后的噪声部分信息，缩小投影判别字典对训练样本的作用域。关键词：稀疏表示；图像分类；Fisher判据；判别字典；SVD分解I燕山大学工学硕士学位论文AbstractImageclassificationistheimageprocessingtechnologytoreplacehumanvisualinterpretationofimageprocessingtechnology,whichisaccordingtheimagesofdifferentsemanticfeatures,

8、eachpixelorareaintheimagetoclassifyintooneofseveralcategories.Thisiswidelyusedinfacerecognition,characterrecognition,remotesensingimageoftechnicalsecondaryscho