35、基于稀疏表示与关键点描述符的图像分类技术

基于稀疏表示与关键点描述符的图像分类技术

在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的研究方向，它涉及到图像表示和分类算法两个关键问题。近年来，基于关键点的图像特征受到了越来越多的关注，同时，稀疏编码也被应用于码本学习和图像表示中。本文将介绍基于稀疏表示的图像分类方法，以及相关的关键点提取、算法流程和实验结果。

图像关键点提取

图像关键点提取主要包括两个步骤：
1. 关键点检测 ：Kadir等人提出的显著区域检测器是最常用的关键点检测器之一。该检测器会选择在局部属性空间和尺度空间中表现出不可预测性的区域。图像区域的不可预测性通过局部图像属性（如像素灰度值）的香农熵来衡量，为每个区域计算一个显著性值，并根据该值对显著区域进行排序。一张图像中检测到的区域数量通常从几十个到几百个不等。
2. 关键点描述 ：使用方向梯度直方图（HOG）描述符来描述每个关键点的特征。它会计算关键点局部斑块中每个像素的梯度，将梯度方向（无符号0° - 180°或有符号0° - 360°）量化到一定数量的区间中。局部斑块可以划分为不同大小的块，在这些块上计算HOG特征。实验表明，2×2块和l2 - 范数效果较好。

经过这两个步骤，图像可以表示为一组关键点及其局部特征和重要性的集合{(f1, w1), (f2, w2) …, (fn, wn)}，其中fi是局部特征，wi是关键点的重要性，初始化为显著性值。

Local - SRC算法

Local - SRC算法的具体步骤如下：
1. 准备数据集 ：随机选择每个类别中的一定数量的图像作