[发明专利]图像分类方法、计算机存储介质及图像分类装置

摘要

本发明公开了一种图像分类方法，其基于稀疏表示分类法，通过在训练阶段对原训练集中的训练样本图像进行多尺度分块旋转扩展，以获得的新训练集构造稀疏表示字典，增多了稀疏表示字典中原子数目，从而使图像分类精度获得提高，尤其针对图像中的物体易变形等原因造成的图像发生局部扭曲变形或者旋转的情况，其具有较好的鲁棒性，能精确地对这类图像进行识别；而在测试阶段，基于上述通过对训练样本图像进行多尺度分块旋转扩展获得的稀疏表示字典，采用了概率线性判别分析分类的方法对测试图像进行分类，利用测试样本图像对应的测试向量中的最小重构残差来确定测试图像所属类别，能进一步提高分类精度，尤其是针对相似度较高的场景图像之间的分类。

主权项

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：以n个训练样本图像构成同一类训练样本图像，对k类训练样本图像分别以预设尺度l和预设角度q进行多尺度分块旋转，以获得的所有旋转图像块作为训练集构造k类稀疏表示字典；对输入的测试样本图像以预设尺度l进行多尺度分块，以获得的测试图像块转换为稀疏表示核函数空间中的测试向量y在对应预设尺度l下的分量，重构测试向量y；计算重构所述测试向量y的第i类稀疏表示字典的系数向量C的最稀疏解确定对应第i类稀疏表示字典的系数向量C的重构残差r_i最小，以判断所述测试样本图像属于第i类图像。