K-SVD算法 K-SVD算法学习1：稀疏表示：考虑线性等式，或者是线性逼近。,这里的D是 的矩阵。称为字典（字典学习中），测量矩阵（压缩感知中），权重矩阵（多任务学习中），其中。 中的每一列称为原子。其模型为 等价于 当然其中 可以用其最优凸近似 来近似替代进行求解。如图，即为稀疏表示模型。我们对 取 ...
K-SVD算法 K-SVD算法 它与K-mean算法原理上是类似的；K-mean 算法：（之前写过：）对于初始化的类别中⼼，可以看作初化的字典（每⼀列为⼀个类别中⼼）；⽽每⼀样本的表⽰可以⽤⼀个稀疏向量表⽰（此向量只有对应的类别为1，其余为0）K-svd算法:K-SVD是⼀种经典的字典训练算法，依据...
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。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。 二、主要问题 K-SVD 算法 K-SVD 数学模型 三、算法求解 3.1 求解步骤 给定训练数据后一...
综上所述, -SVD 算法的每次迭代包括以下计算步骤。 1、初始化 ,即用 范数归一化它的每一个列向量,并令 。 2、第 1 阶段稀疏编码:用相关算法(如 OMP)解优化问题,获得稀疏编码表示向量 , 。 3、第 2 阶段字典更新:对于 中的任何列 ,根据以下步骤进行更新: ...
K-SVD:一种用于稀疏表示的超完备字典设计算法 论文原文地址:sites.fas.harvard.edu/~ 萌新项目地址:github.com/GitHberChen/ 本文结构: 一、原论文结构介绍 二、原论文翻译 三、预备知识介绍 四、论文核心概要以及K-SVD算法详解 五、K-SVD算法代码实现 一、论文结构: 概述 1、引入 A、信号的稀疏表示 B、字典...
K-SVD是一种迭代方法,它交替进行两个过程:1、在基于当前字典的示例的稀疏编码2、更新字典原子以更好地拟合数据的过程。字典列的更新与稀疏表示的更新相结合,从而加速了收敛。 K-SVD算法是灵活的并且可以与任何追踪方法(例如,基础追踪,FOCUSS或匹配追踪)一起工作。我们将分析该算法并在合成测试和实际图像数据应用中...
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，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。 K-SVD和K-means方法本质上都属于一种压缩的思想，都主要包含以下两个步骤：1)稀疏编码 2)字典更新 在K...
并且过完备字典对噪声和误差有更大的稳健性，所以相比临界完备字典，更常用。回到K-SVD算法上来，其使用...
K-SVD算法的图像去噪的实验(可打印修改)