基于字典学习的机织物图像重构

首先对机织物图像进行窗口分割,将每个窗口展开成列向量,所有列向量联合组成一个矩阵;然后对该矩阵进行字典学习,得到个数最佳的字典,即基向量;最后应用该字典对待检测样本进行近似,并设计了基于信息熵的指标对原图像与近似图像之间的近似程度进行量化.重点探讨了字典模型类型和字典个数对图像重构效果的影响.结果表明,所提出的字典学习方法能够对机织物很好地近似,此外,有约束求解字典的模型对图像重构的效果优于无约束模型.