稀疏表示法

毕业设计的 MATLAB 算法库，内容还挺实在的。都是稀疏表示方向的经典算法，源码整理得蛮清楚，变量命名不乱，注释也到位，直接跑没啥坑。适合那种时间紧任务急的时候用，能帮你省不少调试时间。 MATLAB 的工具类源码，整理得还挺全，像OMP、K-SVD这些稀疏编码的经典算法都有，关键是配套函数都封好了，不用自己搭一堆框架，拿来即用，挺省事。 每个函数都能独立运行，调用关系不复杂。比如你要做一个图像压缩实验，直接改下路径，喂进去数据就行。测试也比较充分，能跑通。哪怕对 MATLAB 不太熟，也能快上手。 文件结构简单清晰，main.m就是入口脚本，运行逻辑都串好了。不需要翻半天逻辑才能找到主函数

l1_ls MATLAB求解用于解决如下形式的问题：最小化 ||Ax-y||^2 + lambdasum|x_i|。

在数值计算中，梯形方法是数值积分中常用的一种。将深入分析和练习Matlab中的梯形数值表示法。

一种创新的人脸识别技术 该方法利用两步稀疏表示，有效提升人脸识别准确率。首先，通过构建稀疏字典，将人脸图像转换为稀疏线性组合形式，提取关键特征。其次，利用稀疏表示系数进行分类识别，实现高效准确的人脸识别。 实验验证与结果分析 通过在公开人脸数据库上进行实验，验证了该方法的有效性。结果表明，与传统人脸识别方法相比，该方法在识别准确率和鲁棒性方面均有显著提升，尤其在光照变化、姿态变化等复杂情况下表现出色。

利用Matlab开发的图像超分辨率程序，采用稀疏表示和正则化优化技术，能够显著提高图像质量。

介绍了精确增广拉格朗日乘子法在低秩表示交错方向法中的应用。该方法用于解决Robust PCA问题，通过对观测数据矩阵D进行分解，得到稀疏误差矩阵E_hat和低秩逼近矩阵A_hat。实验结果表明，该方法能够有效地分离出数据中的低秩结构和稀疏异常。

展示了使用图像处理技术对图像进行增强和可视化的过程。首先，RGB图像被转换为灰度并进行拉普拉斯滤波和直方图均衡化。然后，采用三曲面可视化方法，并使用Jet颜色图呈现。通过调整照明和相机位置，可以实现对图像特征的进一步探索和理解。

VT-developer/SDCT 是一个结合了稀疏表示和子类判别约束的视觉跟踪算法，挺适合在面对目标光照变化、遮挡等复杂场景时保持稳定性。通过稀疏表示，能够目标的部分遮挡或形变，保持目标特征的恢复。而子类判别约束则优化了稀疏表示，使得不同状态的目标可以被更精确地识别，避免误识别。这个算法在 MATLAB 中实现，代码清晰，容易理解，适合开发者和研究者使用。你可以直接下载源码，查看算法实现，验证自己的数据集，甚至对比实验结果。如果你对视觉跟踪感兴趣，可以试试这个项目，挺好用的。

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。