1樓：
是的，如果是灰度圖的話，如果是彩色圖，則矩陣是3維矩陣，儲存的是每個畫素的r，g，b的值
稀疏表示分類是一種分類器還是一中將為演算法
2樓：匿名使用者
準確地說，是一種分類
器演算法。
稀疏表示可作為基礎理論用於構建稀疏表示分類器(sparse representation classifier, src)。src 假定當測試樣本所在類的訓練樣本數足夠多時，測試樣本可由這些訓練樣本進行線性表示，而其它類的樣本對重構該測試樣本的貢獻為 0，從而將一般訊號的分類問題轉化為了一種稀疏表示問題。大量實驗證明，這類分類器能夠較好地應用於影象分類和目標跟蹤問題。
wright 指出 src 對資料缺損不敏感，當所求係數足夠稀疏時，特徵空間的選取變得不再重要；這些優勢使得 src成為一種非常優秀的分類演算法。雖然大量實驗證明基於src是一種具有潛力的影象分類器，但近期一些文獻[20][21]指出，對於小樣本分類問題，係數的稀疏性對分類準確率並沒有實質的幫助。針對此題，huang等在文獻[4]中指出結合線性判別分析技術能夠提升類間的區分度，提升稀疏分類效果。
shenghua等在文獻[22]中成功將核函式(kernel)技巧與稀疏分類結合在了一起，此文獻提出了基於feature-sign search(fss)的核函式稀疏分類(ksrc)演算法並將其成功應用於人臉識別問題中。然而，cuicui kang等在文獻[6]中指出使用fss方法求取ksrc中凸優化問題的效率較低，此文獻提出了核函式座標下降法(kcd)用以求解凸優化問題，並結合lbp特徵構建了人臉識別系統。
稀疏表示分類為什麼用1範數不用而番薯
3樓：楠楠的天斯
協同表示由稀疏表示變化變化出來的，而這就是後面約束條件的範數不同而已，稀疏表示後面的約束條件是1範數，而協同表示是2範數。
簡述photoshop中的影象模式分類及其特點
4樓：匿名使用者
1、rgb 顏色：rgb 影象1600 萬種色彩，是畫素能得到的效能頂峰，但佔據大量的硬 盤空間。r：紅色；g：綠色；b：藍色；
2、cmyk 顏色：稱為印刷色彩模式，國內的製版印刷業都遵循這種色彩方式。c：青 色；m：洋紅色（品紅）；y：黃色；k：黑色；
3、grayscale：灰度影象，包含256 種不同濃度等級的灰色；
4、bitmap：在此特指黑白點陣圖，完全由黑色和白色構成。 duotone：雙色調。這是為了消除灰度影象的單調性而設定的，可以給灰度影象 最多新增4 種色彩，在印刷上稱為套色；
5、indexed color：索引色彩，只能表達 256 種顏色，它將從一個色彩分配表中選 擇不同的色彩分配方式；
6、lab：照明色彩方式，由國際照明委員會制定的顏色標準。此方式使用顏色輸出 與裝置無關，不論使用什麼裝置輸出影象，顏色始終保持一致；
7、multichannel：多通道色彩方式，支援最多 24 個通道，主要用於一些特殊列印 上。當刪除 rgb 或 cmyk 等彩色影象中的某一個色彩通道時，影象將自動轉為多通道方式。
5樓：匿名使用者
點陣圖-即黑白模式影象，轉換成點陣圖後，**只有黑白兩色，且只有一個通道（它的特點，用於早期的報版印刷，「黑白報紙」）
灰度-單通道模式，從白-灰-黑共256級灰階變化（用於普通灰度印刷）
雙色調-單通道模式，（它通過自定義四種油墨的配比產生一種專色油墨，用雙色調來實現專色印刷可以降低成本）
索引色-單通道256彩色模式（網頁上常用索引，但不全用索引，當有小**、小logo、小按紐、帶動畫、帶透明這些要求時才用索引，真彩**如果用索引，品質非但不好，容量還很大，索引色儲存下來是gif格式，gif是支援動畫的）
8位rgb-俗稱「24位真彩影象」8位指的是每通道8位位深，rgb不是三通道麼，3*8=24位， 每一個通道的灰階有256級，例如紅色就有256級紅，所以rgb重現256*256*256=1678萬種顏色
16位-指的是從每通道的8位，一下跳到了16位，不說得那麼細，至少你可以知道，顏色的級別更多了，重現的顏色會更廣。
32位-同理，32位一般用在電影，電影的膠片是32位的，所以這就是為什麼電影質感，比某些電視好看很多的原因。
在影象分類時，一般會提取哪些傳統的影象特徵
6樓：小咖影屋
特徵提取是計算機視覺和影象處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取影象資訊，決定每個影象的點是否屬於一個影象特徵。特徵提取的結果是把影象上的點分為不同的子集，這些子集往往屬於孤立的點、連續的曲線或者連續的區域。
線性分類器的權重在影象分類中起什麼作用
7樓：
找一個對映，根據需要把原始訊號放大，對映是線性的就叫線性拉伸，對映是非線性的就是非線性拉伸
有沒有研究影象分類的scspm和llc 稀疏表示
8樓：匿名使用者
scspm和llc其實都是對spm的改進。這些技術,都是對特徵的描述。它們既沒有創造出新的特徵(都是提取sift,hog, rgb-histogram et al),也沒有用新的分類器(也都用svm用..
遙感影像分類中，什麼是物件導向分類？？？
9樓：匿名使用者
傳統的基於畫素的遙感影像處理方法都是基於遙感影像光譜資訊極其豐富，地物間光譜差異較為明顯的基礎上進行的。對於只含有較少波段的高解析度遙感影像，傳統的分類方法，就會造成分類精度降低，空間資料的大量冗餘，並且其分類結果常常是椒鹽影象，不利於進行空間分析。為解決這一傳統難題，模糊分類技術應運而生。
模糊分類是一種影象分類技術，它是把任意範圍的特徵值轉換為 0 到 1 之間的模糊值，這個模糊值表明了隸屬於一個指定類的程度。通過把特徵值翻譯為模糊值，即使對於不同的範圍和維數的特徵值組合，模糊分類能夠標準化特徵值。模糊分類也提供了一個清晰的和可調整的特徵描述。
對於影像分類來說，基於像元的資訊提取是根據地表一個像元範圍內輻射平均值對每一個像元進行分類，這種分類原理使得高解析度資料或具有明顯紋理特徵的資料中的單一像元沒有很大的價值。影像中地物類別特徵不僅由光譜資訊來刻畫的，很多情況下(高解析度或紋理影像資料)通過紋理特徵來表示。此外背景資訊在影像分析中很重要，舉例來說，城市綠地與某些溼地在光譜資訊上十分相似，在物件導向的影像分析中只要
明確城市綠地的背景為城市地區，就可以輕鬆地區分綠地與溼地，而在基於像元的分類中這種背景資訊幾乎不可利用。物件導向的影像分析技術是在空間資訊科技長期發展的過程中產生的，在遙感影像分析中具有巨大的潛力，要建立與現實世界真正相匹配的地表模型，物件導向的方法是目前為止較為理想的方法。物件導向的處理方法中最重要的一部分是影象分割。
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