MATLAB代码库用于计算机视觉中的稀疏表示。

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简介：
计算机视觉领域中的稀疏表示技术，又称稀疏编码，指的是通过构建字典并利用其元素线性组合来对测试样本进行表示。这一概念并非近期才出现，实际上在很早之前就已经被广泛应用于实践。例如，经典的JPEG图像压缩算法便是利用了信号的稀疏性原理：原始图像信号经过离散余弦变换（DCT）后，其非零元素数量极少，大部分元素接近于零。这种信号的稀疏性正是压缩感知理论的基础。任何建模方法都依赖于一定的假设条件；压缩感知正是巧妙地利用了信号具有稀疏性的这一假设。考虑到我们所处理的信号中，本身就具有时域稀疏性的信号相对较少。因此，我们通常能够找到合适的变换方式，使得在特定变换域中呈现出稀疏性特征。存在着多种这样的变换方式，其中最常见的包括DCT变换、小波变换以及Gabor变换等。尽管传统的视频图像处理方法倾向于采用正交变换，但目前更普遍的做法是采用基于样本采样的变换或通过大量图像数据学习得到的字典方法。字典是由大量图像数据构建而成的一种数据结构，其中每一个元素被称为原子。用于构建这种字典的学习算法通常被称为字典学习算法，例如K-SVD算法。学习的目标在于找到能够使所有样本在这些原子线性组合下呈现稀疏表示的字典和稀疏系数，即同时估计字典和稀疏表示系数这两个方面的内容.

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客服

基于MATLAB的计算机视觉稀疏表示源码

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本项目提供了一套基于MATLAB实现的计算机视觉中的稀疏表示算法源代码，适用于图像处理和模式识别领域的研究与学习。稀疏表示（Sparse Representation），又称作稀疏编码（Sparse Coding），是指利用字典中的元素线性组合来表达测试样本的一种方法。信号的稀疏表示并不是一个新概念，早已有研究者在JPEG图像压缩算法中运用这一特性：原始图像经过DCT变换后，大部分系数变为零或接近于零，只有少数几个非零值存在，这体现了信号的稀疏性质。任何模型都有其假设前提条件。例如，在压缩感知领域就假定信号具有稀疏性特征。然而，并不是所有时域上的信号都具备自然稀疏特性；我们可以通过寻找适当的变换方式来使数据在某种转换空间中变得稀疏化，常见的非正交变换包括DCT、小波和Gabor等。传统的视频图像处理大多依赖于这些标准的正交基进行分析。然而，在现今的研究领域内，则更倾向于采用基于样本学习的方法构建字典，即通过大量图像数据训练得到特定的表示模型（称为字典），其中每个元素被称为原子，并且相关的算法叫做字典学习，如K-SVD等。研究的主要目标是找到所有样本在这些原子组合下的稀疏表达形式，从而实现同时估计出最优字典和对应的稀疏系数。

基于稀疏表示的算法（附完整MATLAB代码）

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本书或文档深入探讨了基于稀疏表示的各种先进算法，并提供了全面且可执行的MATLAB代码示例，便于读者理解和应用相关技术。适合研究和开发人员参考学习。最热门的稀疏表示算法之一是由马毅等人在PAMI上发表的文章中的代码实现的。

Image Fusion.zip_KSVD_基于稀疏表示的图像融合_稀疏_稀疏表示

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本项目为图像处理技术研究的一部分，旨在通过KSVD算法实现基于稀疏表示的图像融合。利用稀疏编码原理优化图像信息整合，提升视觉效果与信息提取效率。基于稀疏表示的图像融合算法KSVD OMP通过利用字典学习方法，在图像处理领域展现出了卓越性能。该算法结合了K-SVD与OMP技术，能够有效提升图像质量和细节表现力。通过对原始数据进行稀疏编码和重构，它为多源信息整合提供了强大工具。

稀疏表示与稀疏分解算法

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简介：稀疏表示和稀疏分解是信号处理领域的重要技术，旨在从大量数据中寻找简洁表达方式。通过构建过完备字典并运用优化方法实现高效的数据编码与解码，广泛应用于图像压缩、语音识别及模式分类等领域，推动了信息科学的前沿发展。稀疏分解算法是指在过完备字典下获取信号最优稀疏表示或逼近的过程。这一过程是稀疏表示能否应用于实际图像处理中的关键问题。然而，由于L0范数的非凸性，在过完备字典中求解最稀疏解释是一个NP-hard问题。因此，我们只能采用次优算法来解决该问题。

基于MATLAB的图像稀疏表示

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本研究利用MATLAB平台探讨了图像的稀疏表示技术，旨在通过高效的算法实现对图像数据的有效压缩与精准重建。 MATLAB 图像稀疏表示代码可以实现对输入图像的稀疏表示。

SRC算法的稀疏表示

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简介：SRC算法的稀疏表示是一种信号处理技术，通过寻找目标信号在过完备原子集中的稀疏表达来实现准确的信号分类与识别。经典的稀疏表示SRC算法适用于广大人脸识别领域的同学参考使用。

KSVD稀疏表示代码程序

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本KSVD稀疏表示代码程序实现基于KSVD算法的信号和图像处理中的稀疏编码。该工具箱适用于学习稀疏表示并应用于多种模式识别任务中。 KSVD稀疏表示的程序包括字典更新、匹配追踪和正交匹配追踪等功能模块，在图像处理方面非常实用。

稀疏表示及稀疏分解

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稀疏表示及稀疏分解是信号处理与机器学习领域的重要概念，涉及如何用少量有效成分准确表达复杂数据。该技术在图像压缩、特征提取等领域有广泛应用。详细讲述了信号的稀疏表示和稀疏分解问题，很适合用作开题报告。

【图像去噪】利用稀疏表示KSVD的Matlab代码.zip

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本资源提供了一套基于稀疏表示和KSVD算法实现图像去噪功能的MATLAB代码，适合科研与学习使用。下载后可直接运行测试脚本以查看效果。智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

基于Matlab的稀疏表示工具箱

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基于Matlab的稀疏表示工具箱是一款用于实现信号处理和模式识别中稀疏编码技术的强大软件包。它提供了多种算法来解决高维数据中的稀疏表示问题，适用于科研与工程应用。这是用于MATLAB的稀疏表示工具箱，能够实现正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit）和信号分解等功能。字典学习（Dictionary Learning）与稀疏表示（Sparse Representation）在学术界的正式称谓是稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该理论包括两个阶段：字典构建阶段（Dictionary Generate）和利用预计算的字典进行样本表示的阶段（Sparse coding with a precomputed dictionary）。这两个阶段中都有多种不同的算法可供选择，每种算法诞生的时间各不相同，以至于稀疏字典学习的具体提出者已难以考证。