改进的非负稀疏编码图像基学习算法

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.