基于二维稀疏表示和范数优化的织物疵点分类研究

摘要：

针对一维压缩采样丢失图像的结构信息,并带来识别精度损失的问题,提出了二维压缩采样的方法.利用一组稀疏基对疵点原始数据进行感知得到稀疏化数据,将织物疵点数据用二维稀疏表示,再利用范数优化的方法实现压缩数据的准确重建,根据稀疏基的不同得到织物疵点的不同分类.该方法解决了采集数据的泛滥和传感器的浪费,降低了计算的复杂度,有利于织物疵点的分类研究,进而为机器视觉识别织物疵点打下理论基础.

关键词：二维稀疏、织物疵点、范数优化、分类

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技攻关计划项目0721002210032

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：24-28