[发明专利]一种基于组稀疏编码的图像特征学习方法

摘要

本发明公开了一种基于组稀疏编码的图像特征学习方法，涉及信号与信息处理技术领域，包括：将输入的图像分割成具有固定大小的图像块，并且按图像块空间位置分组，利用组稀疏编码获得每个组的图像块的稀疏描述；对各个组的稀疏描述进行池化，得到池化后的稀疏描述；将获得的稀疏描述再次按对应图像块空间位置分组，利用组稀疏编码获得每个组的稀疏描述；再次对各个组的稀疏描述进行池化，得到池化后的稀疏描述。本方法能够提取图像的慢变视觉特征，计算复杂度低；且提取出的特征鲁棒性强，复杂度低，模拟了人眼的视觉特性，可实现高效、准确的图像内容识别。

主权项

一种基于组稀疏编码的图像特征学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：将输入的图像分割成具有固定大小的图像块，并且按图像块空间位置分组，利用组稀疏编码获得每个组的图像块的稀疏描述；对各个组的稀疏描述进行池化，得到池化后的稀疏描述；将获得的稀疏描述再次按对应图像块空间位置分组，利用组稀疏编码获得每个组的稀疏描述；再次对各个组的稀疏描述进行池化，得到池化后的稀疏描述。