说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析算法，用于图像修复，稀疏分解、降噪等，用途广泛。从mca主页下载的

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说明：通过疏生代表每个块与去噪图像已经 overcomplete 受过训练的词典，和平均的代表性的部分。详细的说明可在"图像去噪方法通过稀疏和冗余陈述过去学的词典低 rankdenoise，疏生代表与每个块的图像已经 overcomplete 受过训练的词典，和平均的代表性的部分。详细的说明可在"图像降噪...

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说明：k-svd算法m代码.用于形成冗余字典，对图像进行稀疏分解

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说明：信号的稀疏表示受到相当大的近几年的利息。假设那自然信号，如图像、 承认稀疏分解在冗余字典会导致处理这类消息来源的有效算法数据。尤其是，设计的很好适应词典图像一直是一项重大挑战。最近有 K 和奇异值分解提出了这项任务并显示要很好地执行各种灰度图像处理的任务。在本文中，我们处理图像和扩展学习词典颜色问题...

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说明：即插即用算法的相关程序，1利用低秩+自适应（学习）字典稀疏分解从k-t空间测量值重建动态磁共振图像的LASSI.m-MATLAB函数。2m-MATLAB函数，通过使用块坐标下降算法（见上文[3]和[4]），从重塑字典列上具有秩约束（上界）的信号或图像块中学习合成字典。

共振稀疏分解 低秩稀疏matlab K. 即插即用-MATLAB

说明：稀疏分解，是自己做论文修改的，可以运行，注释齐全。稀疏表示是图像处理的重点，并且K—SVD优于字典表示方法

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说明：focuss算法 关于图像稀疏性分解中字典学习的经典算法 和大家一同分享

focuss-dl FOCUSS sparse-image FOCUSS FOCUSS-CN

说明：应用背景 ； ；剪切波变换，这是一个很好的本地化和优化稀疏有一个简单的数学构造与快速算法实现。这些优点使剪切波变换的一个有吸引力的候选人图像表示关键技术（一）对噪音图像进行分解。（b）获得不同子带和不同采用方向滤波方向剪切波系数。

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说明：我们考虑视觉的图像表示的问题分析。当表示图像作为载体， 特征向量空间是维数的非常高，这使得它的很难统计技术的应用 视觉分析。为解决这一问题，矩阵分解技术，如奇异向量分解 （SVD） 和非负矩阵分解 （NMF），受到越来越多的近几年的利息金额。 矩阵分解

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说明：有较好的参考价值，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，有信道编码，调制，信道估计等，汽车课设货车Matlab驱动力图程序，使用大量的有限元法求解偏微分方程，旋转机械二维全息谱计算的实用例程。

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