法国国立计算机及自动化研究院INRIA开发的稀疏表达工具包，采用了intel底层MKL，效率较高，但要求在2009b以上的matlab上运行
2020-01-09 03:15:40
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1、Xue Mei 的 Robust Visual Tracking using L1 Minimization；
2、有代码有论文，也有相关论文。
3、代码有大量的中文介绍。不同于其他的源代码。非常适合初学者。
4、希望能一起交流学习
2020-01-03 11:36:00
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KL1p求解稀疏表示的Demo程序，里面包括测试的数据。详细的介绍参考博客http://blog.csdn.net/computerme/article/details/50087299
2019-12-28 17:15:43
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传统的基于自然图像块的稀疏表示模型在字典学习的过程中需要求解一个非常高计算复杂度的大规模优化问题以及在稀疏编码和字典学习过程中，每一个图像块都是独立考虑的，忽略了块与块之间的相关性，从而导致了不够精确的系数编码稀疏，基于图像结构组模型可以很好的解决上面两个不足。
2019-12-21 22:18:05
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基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征，也是近几年的研究热点。论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上，将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合，提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。大量实验验证，与传统KSVD去噪方法相比，该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
2019-12-21 22:09:55
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