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The K-SVD is a new algorithm for training dictionaries for linear representation of signals. Given a set of signals, the K-SVD tries to extract the best dictionary that can sparsely represent those signals. Thorough discussion concerning the K-SVD algorithm can be found in: "The K-SVD: An Algorithm for Designing of Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation", written by M. Aharon, M. Elad, and A.M. Bruckstein, and appeared in the IEEE Trans. On Signal Processing, Vol. 54, no. 11, pp. 4311-4322, November 2006.

Deep KSVD Denoising——融合KSVD传统算法和深度学习的去噪算法实现，使用pytorch（拥有详细的代码注释）

ksvd MATLAB代码健壮_KSVD MATLAB和Python代码可利用KSVD变体来实现健壮的字典学习。 作者：卡洛斯·洛萨（Carlos Loza） 接触：

【图像识别】基于ksvd字典学习之人脸表情识别matlab源码.md

KSVD_Matlab_ToolBox KSVD_Matlab_ToolBox学习工具箱，可以用于原子的训练学习

现在很理想的图像去噪方法

第六章 总结与展望 54 和基于字典学习和自相似性正则的图像去噪方法，以上方法均是在理想状态下进 行的，虽然得到较好的去噪效果，但存在算法运行时间过长的问题，其主要费时 环节是非局部自相似权重参数的计算。所以在实际应用中需要考虑到非局部自相 似权重参数计算的优化问题，即不但要获得高质量的恢复图像，还要加快去噪进 程，提高实用性。此外，在稀疏表示求解实际问题方面，还有很大的改进与应用 空间，例如，选择字典学习和稀疏分解算法的最优组合，找到一种最优的学习 APBT 类字典的方法，如何充分利用图像局部结构信息和非局部自相似性信息进 行图像去噪或者其他的图像应用，如何提高图像去噪的运行速度，如何将稀疏表 示和自相似性有效应用到乘性噪声的情况。总之，基于稀疏表示和自相似性的图 像去噪方法研究还有很多内容有待进一步探索。

KSVD稀疏表示的程序 含字典更新，匹配追踪，正交匹配追踪等子程序，对于做图像处理非常有用