基于图变换的图像压缩采样与分类

王冬丽^1,2，周彦¹

1. 湘潭大学信息工程学院2. 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室

摘 要：提出一种基于图论表示的正交变换基,并在此基础上对图像进行压缩采样与压缩域直接分类.首先,充分利用图像的边缘特性和像素关系,给出一种图像的图论表示方法;然后,通过图Laplacian矩阵的特征值分解得到其特征向量矩阵作为正交变换基,由此得到图像的图变换域稀疏表示;最后,利用随机投影后的压缩采样特征向量直接对分类器进行训练和测试,不仅保持了与原空间相当的分类精度,还大量地减少了训练和测试时间以及计算/存储代价.

关键词：压缩采样;图像分类;图变换;特征值分解;