生物学实验表明,视皮层对外界刺激的处理采用神经稀疏表示原则。稀疏编码源于视神经网络的研究,是对只有一小部分神经元同时处于活跃状态的多维数据的神经网络的表示方法,在视神经细胞的响应特性和外部环境刺激的统计特性之间建立一种科学的数量联系,逐渐成为一种有效理解人类神经系统信息加工机制的理论工具,在盲源信号分离、语音信号处理、自然图像特征提取、自然图像去噪以及模式识别方面等方面取得了许多成果,具有重要的实用价值。自然图像的稀疏编码模型,是一种模拟哺乳动物视觉系统主视皮层区简单细胞感受野的人工神经网络方法,其编码方式不依赖于输入数据性质,仅仅依靠外界感知信息的统计特性,是一种自适应的信号统计方法。本论文主要围绕稀疏编码理论及其在自然图像处理方面的应用展开,具体内容包括以下几个方面:首先简要概述了稀疏编码理论的研究历史和发展现状,对自然图像的稀疏编码模型进行数学描述。介绍传统有监督稀疏编码思想及数学模型。随后提出了针对单个类别对象建立专属字典的多码表编码结构的思想,及阐述其在训练时间、判别鲁棒性及判别效率等方面较传统有监督稀疏编码算法的提高,并给出相应实验结果及分析。提出基于稀疏特征的样本在特征空间分布情况分析方法。介绍均值偏移聚类算法,及针对自然图像对象识别问题特点提出的两种数据预处理方法——归一法、l0范式法。理论上分析比较两种方法的不同偏执。在样本在特征空间分布情况分析基础上,提出对象区域提取算法。之后应用稀疏编码理论,实现自然图像对象识别系统。系统基于VOC2008图像库数据,使用本文提出的多字典编码结构。最后本文对稀疏编码算法及对象识别问题的前景进行了展望,探讨了该领域进一步的研究方向。