说明：基于稀疏表示和深度学习的SAR图像目标识别研究
深度学习
说明：这是KSVD稀疏分解算法，可以很好的用于图像的去噪
KSVD-denoising 图像去噪 图像-去噪 KSVD稀疏 KSVD-去噪
说明：该代码可用于超分辨率稀疏混合估计，由S.的Mallat在图像处理，第一卷的IEEE交易发表了一篇论文。 19，没有。 11，2010年11月，是国家的最先进的算法做图像超分辨率，图像缩放。它进行了小波域的SR。
matlab 估计 混合 稀疏 分辨率 影像
说明：陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。
最优化问题求解 压缩感知 稀疏信号 和图像处理
说明：对场景分类和语义特征稀疏化的高层图像表示。
场景分类 语义特征 稀疏化 高层图像
说明：用matlab实现的稀疏字典学习算法，可以用于图像去噪、图像分类、图像识别等。
高维词典 OSDL-master 稀疏字典
说明：用matlab实现的稀疏字典学习算法，可以用于图像去噪、图像分类、图像识别等
稀疏字典 学习算法
说明：关于信号和图像处理的稀疏分解的源程序，里面有详细的内容介绍，在WORD文档里面
有文档-程序 有文档 信号处理 信号稀疏分解 ganref4.c
说明：此篇论文是利用稀疏低秩矩阵分解来实验的鲁棒图片的矫正。
矩阵低秩 低秩稀疏分解 低秩 低秩矩阵 矩阵低秩分解
