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- 本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法，对非纹理图像有比较好的修复效 果。边缘自适应小波变换的基本思想是，先检测出图像的主要边缘，这些边缘把图像分割成几个平滑区，然后 对图像进行不跨越边缘的小波分解，即在各平滑区内部进行小波变换，得到图像的多尺度表示，并且同时计算 边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上，而高频系数则非常稀疏，而且都接近 于零。在此基础上进行图像修复，就只需要对低频部分与边缘图像进行修复，然后重构得到修复图像即可。 经过小
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- 图像修复是对图像中破损区域进行信息填充，以减少图像破损所带来的信息损失的过程。 传统的图像修复方法需要依赖图像的具体结构来制定相应的修复方法，压缩感知理论的提出，使得可以利 用信号的稀疏性来对图像进行修复。基于K 奇异值分解（KSVD）与形态学成分分析（MCA，Morphological Component Analysis）的图像修复方法首先采用形态学成分分析方法对破损图像进行特征分析，将其分解 为结构部分和纹理部分；然后基于学习型字典KSVD分别对这两部分进行过完备字典训练；
inexact_alm_rpca
- 矩阵稀疏和低稚分解,可用于目标识别，图像融合等-matrix decomposition
CaiDengcode
- 浙大蔡登，何晓飞写的降维，特征选择等机器学习的源码 包括：谱回归，降维，特征选择，主题模型，矩阵分解，稀疏编码，哈希，聚类，主动学习，矩阵学习。 是一个很好的机器学习源码资料。-cCaideng s code for Machine learning,include Spectral regression : (a regression framework for efficient dimensionality reduction) Dimensionality reduct
Wavelet_OMP_dct
- 根据压缩感知理论编写匹配追踪算法OMP程序，实现对图像的分解与重构，稀疏基为DCT基。-According to the theory of compressed perception OMP matching pursuit algorithm procedures, implementation of image decomposition and reconstruction of sparse matrix for DCT.
Demo_RSC_AR_disguise
- 稀疏表示人脸识别算法。稀疏表示是最近几年信号处理领域的热点之一，简单来说，它其实是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcomplete basis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。-Sparse representation recognition algorithms. Sparse representation is one of the last few years the hot field of signal
SPAMS2014
- 在线学习矩阵分解和稀疏编码,稀疏编码是永远的经典，需要学习稀疏编码的同志可以下载-Online learning and sparse coding matrix decomposition, a sparse coding is eternal classic, and need to learn the comrade of sparse coding can download and see
nGMCAlab
- 基于几何形态学分析的图像分解工具箱，可以用来研究稀疏表示和图像压缩-Morphological analysis of images based on geometric decomposition toolbox can be used to study the sparse representation and image compression
GSR-for-Inpainting
- 基于GSR的图像修复，采用团体稀疏表示，奇异值分解svd-GSR for Inpainting
mobicom14-lens
- 鲁棒的压缩感知算法，根据网络数据的低质特性，将数据矩阵分解为低质矩阵，稀疏的异常数据阵，噪声阵，和错误数据阵。算法具体描述了各个矩阵。-RObust compressive sensing algorithm accurately decompose a network matrix into a low-rank matrix, a sparse anomaly matrix, an error matrix, and a small noise matrix
orldata-and-ONMF
- 正交非负矩阵分解，适合做非负矩阵分解的用，能得到更稀疏和更正交的基特征-Orthogonal nonnegative matrix factorization，Suitable for use NMF, can be more sparse and correct post basis vectors
spams-matlab2.5
- 数据挖掘机器学习的在线字典学习稀疏矩阵分解源码-Data mining online dictionary learning sparse matrix factorization source
hw
- 大型稀疏矩阵求逆，采用通过U、L分解的方法求解-Large sparse matrix inversion, through the L, U decomposition
iexact_alm_rpca
- 鲁棒主成分分析 低秩与稀疏矩阵分解 增广拉格朗日 图像重建、去噪-robust pca low-rank and sparse matrix decomposition
DIP
- 包含基于三种不同方法的应用于图像处理的矩阵低秩分解的matlab算法，可以将目标图像分解为一个低秩图像和一个稀疏图像之和；并包含一种基于区域生长方法的图像区域识别程序，可以用来提取图像中的目标。-Containing used in image processing based on three different methods of low-rank matrix decomposition algorithm matlab, the target image can be decompos
LWSG_NMF
- 该程序是LWSG_NMF方法（局部加权稀疏图正则非负矩阵分解）的matlab实现，可根据所需参数，进行设置-The program is LWSG_NMF method (locally weighted sparse graph regular NMF) matlab implementation, according to the required parameters, set
lrr(motion_face)
- 本程序是用来处理图像，把代表图像的矩阵分解成为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵~-This procedure is used to deal with the image, the representative image of the matrix decomposed into a low-rank matrix and a sparse matrix ~
as_rpca
- 本程序主要是处理图像的，主要是用于求解被高幅度尖锐噪声而不是高斯分布噪声污染的信号分离问题~把问题矩阵分解成一个低秩表示的矩阵和一个稀疏矩阵，优化目标函数，用ALM方法是求解的~-This procedure is mainly to deal with the image, mainly for solving high-amplitude sharp noise rather than Gaussian noise distribution of the signal separation
code-sparse
- 稀疏矩阵分解算法,包括稀疏，流形学习，降噪，降维等-sparse matrix factorization algorithm
MANDLU
- 稀疏矩阵压缩存储和LU分解，迭代求解线性方程组-Sparse matrix storage compression and LU decomposition iterative solving linear equations