一种基于图像特征稀疏重构的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于图像特征稀疏重构的图像分类方法，包括如下步骤：采用Forstner算子对图像库中的每类样本图像提取特征像素点；提取每类样本图像的所有n维特征块向量；提取每类样本图像具有较大相关性权值的特征向量构成初始字典；为每类样本图像训练字典，得到每类样本图像的字典；提取测试图像的所有n维图像块向量；将r个n维图像块向量组成图像块矩阵；计算得到测试图像在每类字典上稀疏表示的系数矩阵；采用稀疏表示系数矩阵重构图像块矩阵；根据图像块重构矩阵生成重构图像；比较重构图像与测试图像的误差，根据误差最小原则判定测试图像所属类别，本发明根据特征字典进行图像重构，能够极大程度上还原同类图像。