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为了解决稀疏表示结构信息缺失的问题,从而更加准确地进行图像分类,本文提出一种新的基于结构约束的稀疏表示的图像分类方法。在对图像进行降采样的前提下,提取方向梯度直方图特征后的训练样本上构建稀疏线性编码模型,通过样本间的分布结构信息约束和l1范数最优化求解测试样本的稀疏系数x,利用稀疏系数均值法进行目标的分类识别。基于COREL图像库进行仿真验证,实验证明,基于结构约束稀疏表示的图像分类方法能够获得很好的识别性能,与非结构约束稀疏表示相比本文方法显著提高了图像分类的准确率。