说明：利用块稀疏的方法求解感知矩阵，在压缩感知、图像恢复方面都可以应用
压缩感知-图像 Optisens-matlab 图像稀疏恢复 块稀疏 图像-压缩感知
说明：基于灰度共生矩阵的图像检索技术。完整的特征提取、特征描述、特征匹配以及结果返回。
feature 图像特征 图像特征匹配 特征提取-matlab 匹配
说明：提取图像的GLCM矩阵，并计算出Haralick建议的14个特征值
GLCM图像 图像---GLCM haralick horizontal GLCM
说明：将Radarsat2极化SAR图像数据转换为散射矩阵及相干矩阵T3的matlab代码,附上的图像文件是用Enviview软件截取转存的各通道实部虚部文件,以及lutsigma.xml查找表文件.作者辛苦所做,希望对SAR初学者有所帮助。
Radarsat2 SAR图像 极化
说明：资源描述基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵 %所用图像灰度级均为256
matlab 灰度 矩阵 共生
说明：图像压缩感知,稀疏基为FFT或DWT（其中FFT是构造正交变换矩阵，DWT是对高频系数进行测量）；重构方法为OMP。
图像压缩感知 FFT DWT 正交变换矩阵 高频系数 OMP
说明：一种基于图像训练的字典构造方法，可以用来进行压缩感知的基矩阵构造
压缩感知 图像压缩方法 压缩感知-字典 字典训练方法 感知矩阵
说明：对测试图像分块、DCT和量化，将量化后的系数写成矩阵形式。
DCT量化 dct-block 系数-量化 矩阵分块 图像量化
说明：基于不精确拉格郞日算子法的低秩矩阵重构程序，可以用于图像分割，将目标图像分割为背景和前景，从而将前景分离出来。
前景分离 基于IALM 前景背景分离 图像前景 目标分割
说明：资源描述%newdir为需要处理的图像所在的文件夹路径，filename是图像名字，为字符串，n是图像总数，m为特征向量的维数
matlab 灰度 提取 矩阵 共生 纹理
