[发明专利]图像分类方法及系统

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

获取待测图像；

利用图像库中各类别的原始训练样本进行图像重构，得到表示所述待测图像对应每个类别的第一重构图像；

根据预设标准，利用所述待测图像与各类别的所述原始训练样本构建相应的补充训练样本；

利用各类别的所述补充训练样本进行图像重构，得到表示所述待测图像对应每个类别的第二重构图像；

根据所述第一重构图像和所述第二重构图像，确定所述待测图像的类别，包括：

以类别为单位，将第一、第二重构图像进行像素和/或特征融合，得到对应每个类别的第三重构图像；将待测图像与各第三重构图像进行比对；根据比对结果及预设的判别准则，确定待测图像的类别；或者，分别获取待测图像与各第一重构图像的第一比对结果以及与各第二重构图像的第二比对结果；根据第一、第二比对结果及预设的判别准则，确定待测图像的类别。

2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，

所述获取所述待测图像分别与各所述第一重构图像的第一比对结果包括：

利用第一目标函数分别计算所述待测图像与各所述第一重构图像的第一残差；

所述获取所述待测图像分别与各所述第二重构图像的第二比对结果包括：

利用第二目标函数分别计算所述待测图像与各所述第二重构图像的第二残差。

3.根据权利要求2所述的图像分类方法，其特征在于，所述根据所述第一比对结果、所述第二比对结果以及预设的判别准则，确定所述待测图像的类别包括：

将各类别的所述第一残差与相应的所述第二残差融合，得到基于各类别的多个最终残差；

从多个所述最终残差中选取最小的最终残差；

根据最小的最终残差所对应的类别，确定所述待测图像的类别。

4.根据权利要求3所述的图像分类方法，其特征在于，所述将各类别的所述第一残差与相应的所述第二残差融合，得到基于各类别的多个最终残差包括：

通过计算同一类别的所述第一残差与所述第二残差的加权和，得到该类别的最终残差。

5.根据权利要求1～4任一项所述的图像分类方法，其特征在于，所述根据预设标准，利用所述待测图像与各类别的所述原始训练样本构建相应的补充训练样本包括：

根据预设的第二目标函数，利用所述待测图像以及各类别的所述原始训练样本计算得到基于各类别的补充训练样本，其中，所述补充训练样本逼近于相应类别的所述原始训练样本。

6.一种图像分类系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待测图像；

第一图像重构模块，用于利用图像库中各类别的原始训练样本进行图像重构，得到表示所述待测图像对应每个类别的第一重构图像；

训练样本补充模块，用于根据预设标准，利用所述待测图像与各类别的所述原始训练样本构建相应的补充训练样本；

第二图像重构模块，用于利用各类别的所述补充训练样本进行图像重构，得到表示所述待测图像对应每个类别的第二重构图像；

分类模块，用于根据所述第一重构图像和所述第二重构图像，确定所述待测图像的类别，包括：

以类别为单位，将第一、第二重构图像进行像素和/或特征融合，得到对应每个类别的第三重构图像；将待测图像与各第三重构图像进行比对；根据比对结果及预设的判别准则，确定待测图像的类别；或者，分别获取待测图像与各第一重构图像的第一比对结果以及与各第二重构图像的第二比对结果；根据第一、第二比对结果及预设的判别准则，确定待测图像的类别。

7.根据权利要求6所述的图像分类系统，其特征在于，所述分类模块具体包括：

第三图像重构单元，用于以类别为单位，将所述第一重构图像与所述第二重构图像进行像素和/或特征融合，得到对应每个类别的第三重构图像；

比对单元，用于获取所述待测图像分别与各所述第三重构图像的比对结果；

第一分类单元，用于根据所述比对结果以及预设的判别准则，确定所述待测图像的类别。