随着科技的发展和互联网的进步,各种数据呈现剧增的趋势,图像作为一种直观表达数据的形式,早已渗透到社会的各行各业中。面对当前海量的图像数据,如何利用有效的分类技术对其进行分类和管理具有十分重大的意义。稀疏表示作为信号处理中的一项重要技术,引起了图像分类领域研究人员的浓厚兴趣,字典学习是稀疏表示中重要步骤,高性能的字典能够获得良好的图像分类结果。本文对字典学习模型的相关算法展开了一系列研究工作,主要研究内容如下:1.针对如何提高字典矩阵和编码系数矩阵的判别能力这一问题,本文提出结合Profiles局部约束的多样本字典学习算法。为了提高字典的判别性能,利用训练样本计算虚拟训练样本,将所有训练样本参与字典的训练,同时增加噪声约束减少样本中存在的噪声干扰;为了提高编码系数的判别性能,利用编码系数矩阵的转置矩阵(Profiles矩阵)构造图拉普拉斯矩阵,用于描述编码系数矩阵的结构信息,利用字典原子衡量各profile间的相似性并构造Profiles局部约束项;此外,提出的算法对编码系数矩阵和噪声矩阵利用2l范数进行正则约束,以降低算法复杂度。2.针对如何利用训练得到的字典对测试样本有效编码,以提高分类准确率这一问题,考虑到局部约束编码算法在编码时具有良好的局部信息保留能力,且直方图交叉法能有效衡量数据的相似性,因此本文先利用直方图交叉法计算字典原子和测试样本的局部信息,再利用局部约束编码算法编码测试样本,实现对一些字典学习算法的改进。为了验证上述算法的有效性,本文在公开的数据集上进行仿真实验,并与相关字典学习算法进行实验数据的对比分析,实验结果表明,本文算法能够获得更好的分类结果。