基于图像分块和位置加权的稀疏表示目标识别方法

摘要

本发明涉及模式识别技术领域，公开了一种基于图像分块和位置加权的稀疏表示目标识别方法，所述方法包括以下步骤：S1、获取样本图像库，并对所述样本图像库中的样本图像进行图像分割，得到样本图像块库；S2、根据样本图像块库中各样本图像块的位置序号和稀疏表示误差，求得识别字典和位置权重向量；S3、根据所述识别字典和位置权重向量设计分类器；S4、逐像素地分割待识别图像，得到待识别图像块集；S5、对所述待识别图像块求解稀疏方程，并根据所述稀疏方程的解，利用所述分类器对待识别图像块进行类型识别。本发明能够用于识别外观不完整的物体。

主权项

一种基于图像分块和位置加权的稀疏表示目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取样本图像库，并对所述样本图像库中的样本图像进行图像分割，得到样本图像块库；S2、根据样本图像块库中各样本图像块的位置序号和稀疏表示误差，求得识别字典和位置权重向量；S3、根据所述识别字典和位置权重向量设计分类器；S4、逐像素地分割待识别图像，得到待识别图像块集；S5、对待识别图像块求解稀疏方程，并根据所述稀疏方程的解，利用所述分类器对待识别图像块进行类型识别。