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参考视频：【图像稀疏表示 （4-2）】 https://www.bilibili.com/video/BV1qq4y1Z76F/?share_source=copy_web&vd_source=c0697661320dab63e5710ea1fb58458f

一. 稀疏表示

可以用元素周期表类比字典D，一个物质类比图像X，从元素周期表中挑出几个原子组成分子类比稀疏表示，分子式就是α。

问题1：已知图像X、字典D，怎么求α？

基追踪算法 Basis Pursuit：

L1范数

一个与稀疏度、误差相关的定理：

正交匹配追踪算法 Orthogonal Matching Pursuit：

1. 用误差与D中每一列做内积，选择最相似的

2. 加入到α中重新计算误差

问题2：已知图像X，怎么求字典D、α？

MOD：

随机初始化D，循环的更新α和D

K-SVD：

与MOD类似，只不过是逐列的更新D

二. 卷积稀疏编码CSC：

由于一张图像X非常大，稀疏编码会把一张图像分成很多patch。

那能不能不分块？建立一个全局的模型？

可以得到第i个特征在某个位置的出现强度

卷积是线性运算，将卷积转换成矩阵乘法

分成块没懂