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K-svd算法和OMP算法经典MATLAB程序。K-SVD是一种经典的字典训练算法，依据误差最小原则，对误差项进行SVD分解，选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系
%威盛东、 李昕、 张磊、 光明石%"基于稀疏的图像去噪通过字典学习和结构%聚类"，在计算机视觉和模式识别 （视觉），IEEE 发布会%2011。
信号的稀疏表示受到相当大的近几年的利息。假设那自然信号，如图像、 承认稀疏分解在冗余字典会导致处理这类消息来源的有效算法数据。尤其是，设计的很好适应词典图像一直是一项重大挑战。最近
该代码可用于超分辨率稀疏混合估计，由S.的Mallat在图像处理，第一卷的IEEE交易发表了一篇论文。 19，没有。 11，2010年11月，是国家的最先进的算法做图像超分辨率，图
这段代码是压缩感知重建算法。该代码是MATLAB。我们可以看到这个算法的必要过程，这个算法的感觉。
采用正交匹配追踪OMP算法分别对一维信号和二维图象进行了重构，达到了很好的效果，值得借鉴。
这是压缩感知初学者的一个入门代码。程序随机生成观测矩阵和稀疏矩阵，并使用迭代法求优化的L1范数问题。最后信号可以完全重构出来，达到了预期的目标。
为提高压缩感知重构精度，该文提出一种分段弱阈值修正共轭梯度追踪算法 63787879RecoveryAlgorithm
通过疏生代表每个块与去噪图像已经 overcomplete 受过训练的词典，和平均的代表性的部分。详细的说明可在"图像去噪方法通过稀疏和冗余陈述过去学的词典低 rankdenois
比较热门的稀疏表示算法，马毅等人在PAMI上发表的文章代码，可以帮助大家
功能演示CS CoSaMPDCT基作为稀疏表示的字典而不是而不是设置整个图像作为载体，我处理的图像 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看
基于稀疏表示forFace识别用的Gabor闭塞词典Gabor特征的源代码程序