杨建超老师在2010年发表的基于稀疏表示的图像超分辨文章PPT整理，包括详细的公式和自己的总结，希望对大家有帮助

该程序的功能是实现图像的稀疏分解并重建图像，采用压缩感知理论，利用小波分析，在小波域分块观测，可以用很少的观测值就能重建原图像。程序包中已经整合了小波包和测试图像，没有多余文件，程序经过亲测并修改，能在MATLAB中直接运行得到很好的结果，直接运行main_msbcsspl，速度非常快！

一篇今年3月份的外文综述《Compressed Sensing: Theory and Applications》(22页)，我把它译成了中文，原文附后。

经典的稀疏表示SRC算法，适合广大人脸识别的同学使用参考-The classic sparse representation SRC algorithm

最新的基于稀疏表示的人脸识别程序，用Matlab编写，包括了快速算法的实现，是目前识别率和效率较高的最新人脸识别技术的具体算法实现，不可多得！希望能帮助大家！

基于稀疏表示的人脸识别代码，用MATLAB写的，具体算法参考论文：Robust Face Recognition based on Sparse Representation

适合做人脸识别的朋友，其中有特征提取，创建字典，分类识别，是完整的一套SRC算法，和SRC那篇论文相匹配。

介绍了什么是稀疏表示，怎么求稀疏表示，稀疏字典的学习以及稀疏表示可以用来做什么，通俗易懂。

This textbook introduces sparse and redundant representations with a focus on applications in signal and image processing. The theoretical and numerical foundations are tackled before the applications are discussed. Mathematical modeling for signal sources is discussed along with how to use the proper model for tasks such as denoising, restoration, separation, interpolation and extrapolation, compression, sampling, analysis and synthesis, detection, recognition, and more. The presentation is elegant and engaging. Sparse and Red undant Representations is intended for graduate students in applied mathematics and electrical engineering, as well as applied mathematicians, engineers, and researchers who are active in the fields of signal and image processing.

稀疏表示中用来训练字典的ksvd算法，有demo