一种基于压缩感知理论的纹理分类方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 3次 | 上传用户：aiwoba1215

【摘要】

：

针对传统纹理分类方法计算复杂的问题,基于bag-of-words模型提出了一种简单、新奇的纹理分类方法。在特征提取阶段,使用NSCT滤波器对局部图像块进行映射投影,然后通过观测矩阵提取其随机测量值特征;在纹理分类阶段,直接将随机特征嵌入到bag-of-words环境,并直接在压缩域内进行学习和分类。利用纹理图像的稀疏性,提出的特征提取方法简单,并且在性能和复杂度上都优于传统特征提取方法。最后使用C

【作者】

：

吴迪

【机构】

：

湖南工程学院电气信息学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2016年01期

【关键词】

：

稀疏表示压缩感知词袋模型纹理分类 sparse representation compressed sensing bag-of-words mode

【基金项目】

：

国家科技支撑计划资助项目（1214ZGA008）,国家自然科学基金资助项目（61263031）,湖南省重点学科建设项目（081101）：重庆市教委自然科学基金资助项目（KJ1400628）,湖南工程学院博士科研启动基金资助项目

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