10.3969/j.issn.1007-130X.2010.01.023
改进的非负稀疏编码图像基学习算法
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.
图像基、独立分量分析、稀疏编码、经验模态分解
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
陕西省教育厅科研计划资助项目07JK328
2010-03-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
77-79,131