内容概要：文章提出了基于稀疏性和低秩结构特性的层析SAR三维成像方法。通过对相邻方位-距离单元的高程分布进行建模，并运用Karhunen-Loeve变换（KLT），表达其低秩结构，结合稀疏编码，建立了融合稀疏与低秩特性的成像模型，进而应用ADMM算法求解这一复杂的最优化问题。经试验结果证实，在降低航线和基线数量的环境下，所提出的技术不仅降低了伪影现象，还提升了散射中心分离以及三维重构精度的能力。 适用人群：具备层析SAR基础，专注于提升雷达系统效率的研发人员，尤其适用于希望在城市或者森林地区进行三维成像的专业人士。 使用场景及目标：①研究在城市与森林等地物环境中使用少过境次数和较少基线数目情形下的层析SAR成像能力。②提高低航线数目与少频道数目条件下的重构精度与三维图像质量。 其他说明：本文详细介绍了层析SAR成像的实验方法和技术步骤，并提供了实例对比分析，强调了本文提出方法相对于现有技术的优势及其在实际部署的应用潜力。

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像修复： 维纳滤波、最小二乘、模糊图像复原、中值、均值图像恢复、全变分TV+curvelet变换图像修复、自适应空间滤波图像修复

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

svd算法matlab代码randQB_auto 固定精度低秩矩阵逼近的随机QB分解。 该软件包包括用于randQB_EI和randQB_FP算法的Matlab代码。 它们是用于固​​定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法。 还包括Yu Wenjian，Yu Gu和Li Yaohang Li撰写的“固定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法”一文中用于运行实验的测试用例和脚本。 主要算法 randQB_EI_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_FP_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_EI_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_svd.m-使用randQB_FP算法计算k位截断的SVD 辅助比较算法 basicQB.m-[1]中的基本randQB算法（固定排名） randQB_b_k.m-[2]中被阻止的randQB算法（固定排名） AdpRangeFinder.m-自适应随机测距仪算法（固定精度）[1] singlePass2011.m-[1]中的单

为消除非受控训练环境中光照/表情变化的不利影响,控制部分遮挡/伪装对人脸图像的破坏程度,提出了一种基于低秩矩阵恢复的字典优化设计,以增强稀疏表示人脸识别的性能.首先对存在非受控干扰成分的训练字典进行低秩矩阵恢复,获得相对"干净"的训练图像进行特征提取;接着采用分块相似性先验嵌入稀疏编码的方法实现对人脸图像的分类.实验结果表明,通过改进稀疏编码字典的鉴别能力,系统能更有效地抑制光照、表情、遮挡/伪装的影响,其识别的稳健性和鲁棒性得到了明显提升.

LRSLibrary在MATLAB中提供了低秩和稀疏分解算法的集合。 该库专为视频中的背景减法/运动分割而设计，但也可以用于其他计算机视觉问题或将其改编。 当前，LRSLibrary总共包含103种基于矩阵和基于张量的算法。 LRSLibrary已在x86和x64版本的MATLAB R2013，R2014，R2015和R2016中成功测试。 有关更多信息，请参见： https : //github.com/andrewssobral/lrslibrary

lrslibrary：用于视频中背景建模和减法的低秩和稀疏工具

图像矩阵matlab代码IRTPCA代码 matlab代码适用于论文``通过低秩核心矩阵改进的稳健张量主成分分析''。 您可以从中找到该论文。 tsvd的某些功能，您也可以参考。 图像来自伯克利细分数据集。 基于数据集的工作应引用以下文件： @InProceedings {MartinFTM01， 作者= {D。 马丁（Martin）和福克斯（C. Fowlkes）和塔尔（T. Tal）和马里克（J. Malik）}， title = {人类分割的自然图像数据库及其在评估分割算法和测量生态统计中的应用}， booktitle = {Proc。 第八届国际会议计算机视觉}， 年= {2001}， 月= {七月}， 音量= {2}， 页数= {416--423}} 这些视频来自信息通信研究所（I2R）和背景模型挑战数据集。 L. Li，W。Huang，IYH Gu和Q. Tian，“用于前景对象检测的复杂背景的统计建模”，《 IEEE Transactions on Image Processing》，第1卷。 13号11，第1459-72页，2004年。 A. Vacavant，T。Ch

LibADMM工具箱 1.简介 该工具箱使用本文中开发的M-ADMM 解决了许多稀疏，低秩矩阵和低秩张量优化问题。 2.问题清单 下表列出了我们工具箱中已解决的问题。 请参阅以下手册中的更多详细信息： 。 3.引文 在您的论文中引用此工具箱时，请使用以下参考资料： C. Lu, J. Feng, S. Yan, Z. Lin. A Unified Alternating Direction Method of Multipliers by Majorization Minimization. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 40, pp. 527-541, 2018 C. Lu. A Library of ADMM for Sparse and Low-rank Optimizat

为了提高图像分类准确率，提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展，低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度，由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性，所以低秩表示能有效地分析和处理矩阵数据，把低秩表示引入到张量模型中，即引入到非负张量分解算法中，进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明，所提算法与其他相关算法相比，分类结果较好。