基于“软性”空间对抗中目标追踪的对准问题研究，数字图像处理方案方法-Based on the " soft" space alignment against the target tracking problem of research method of digital image processing program

完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型，采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示．传统 的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项．该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性，无法度量图 像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化．本文基于过完备稀疏表示理论思想，建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模 型．模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性，保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量．基于正交匹配追踪算法，提出 了基于结构相似度的正交匹配追踪算法．实验结

前基于图像块稀疏表示的超分辨率重构算法对所有图像块都用同一字典表示，不能反映不同类型图 像块问的筹别．针对这一缺点，本文提出基于图像块分类稀疏表示的方法．该方法先利用图像局部特征将图像块分为 平滑、边缘和不规则结构三种类型，其中边缘块细分为多个方向．然后利用稀疏表示方法对边缘和不规则结构块分别 训练各自对应的低分辨率和-岛分辨率字典．重构时对平滑块利用简单双三次插值方法，边缘和不规则结构块由其对应 的高、低分辨率字典通过正交匹配追踪箅法重构．实验结果表明，与单字典稀疏表示算法相比

利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,基于chebyshev的水声信号分析，匹配追踪和正交匹配追踪。- Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image, Based chebyshev underwater acoustic signal analysis, Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit.