经典的KSVD图像字典学习，matlab 代码，有注释，亲测可用

ksvd算法工具ksvdbox，字典学习使用的算法。能够学习到dictionary，并进行比对，前提是得要安装matlab

K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。

KSVD算法的matlab实现。该算法可以用于降噪、重构等领域。 参考文献：Aharon M, Elad M, Bruckstein A. K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation[J]. IEEE Transactions on signal processing, 2006, 54(11): 4311-4322.

K-SVD工具箱，包含了几个实现K-SVD算法的主要文件。

K-SVD是一种迭代算法，是K-means算法的扩展，一般是用来在稀疏表示问题中的字典训练方面。这里的“字典”是一个过完备的矩阵，由其可使得一个信号向量可以表示成字典中原子（字典的列向量）的稀疏线性组合。

KSVD原子库训练MATLAB程序

K-SVD 用Python编写的K-SVD实现。 安装 pip install ksvd 用法 import numpy as np from ksvd import ApproximateKSVD # X ~ gamma.dot(dictionary) X = np . random . randn ( 1000 , 20 ) aksvd = ApproximateKSVD ( n_components = 128 ) dictionary = aksvd . fit ( X ). components_ gamma = aksvd . transform ( X ) 特征 近似K-SVD 例子 执照 根据Apache License 2.0许可。 参考

K-SVD是一种经典的字典训练算法，依据误差最小原则，对误差项进行SVD分解，选择使误差最小的分解项作为更新的字典原子和对应的原子系数，经过不断的迭代从而得到优化的解。

matlab滑动条码使用带有OMP的K-SVD进行稀疏编码的图像去噪 网络上可用的关于kSVD和稀疏编码的C / C ++软件/工具数量有限。 这就是为什么我想出决策实现kSVD算法来解决其原始问题的原因：图像去噪。 但是，我实现此算法的主要目标是： 为了以后在多核系统上进行优化 将其用于我的主要研究：多目标跟踪。 该算法使用正交匹配追踪（OMP）进行稀疏编码，使用kSVD进行字典学习。 对于Matlab代码，通过谷歌搜索<1s。 入门 先决条件 OpenCV 3.0 的CMake 2.8 在Centos 7.0上测试 正在安装 在当前项目目录mkdir构建cmake ../ 制作 您可以尝试修改主功能中的所有参数。 运行测试 在这里，我使用以下参数运行测试 //更改这些参数以对结果生效const int sigma = 25; const int slide = 2; const int imgWidth = 160; //将图像调整为该值const int imgHeight = 160; //将图像调整为该值const int patchWidth = 8; const int