【出 处】：《 计算机工程与科学 》 CSCD 2010年第1期 77-79页,共4页

【作 者】： 晁永国 ; 戴芳 ; 韩舒然 ; 何静

【摘 要】 图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性，而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上，利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息，提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法，保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征，而且更好地表示出图像的结构信息。