代码是在matlab平台上，可以用于各类的图像处理。求解加权的L1范数。

基于稀疏表示和正则化的图像超分辨率matlab程序

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图像的稀疏表示，学习字典的获取，字典学习

这是将压缩感知应用到人脸识别的第一篇也是最经典的英文论文，我精心翻译了大部分，希望对大家有帮助。

图像，稀疏表示分类，可以用于图像分类识别

信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁.人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力.如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一.近年国际上出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)为缓解这些压力提供了解决方法.本文综述了CS理论框架及关键技术问题,并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展,评述了其中的公开问题,对研究中现存的难点问题进行了探讨,最后介绍了CS理论的应用领域.

基于视觉显著性和稀疏表示的钢板表面缺陷图像检测方法研究_周诗洋.caj

基于稀疏表示的高光谱图像分类omp算法demo

利用MATLAB实现了宽带信号的稀疏表示，用分数级傅里叶变换实现宽带LFM信号的稀疏表示，并且用正交匹配追踪（OMP）算法实现信号的检测