从稀疏表示到低秩表示（二）

确定研究方向后一直在狂补理论，最近看了一些文章，有了些想法，顺便也总结了representation系列的文章，由于我刚接触，可能会有些不足，愿大家共同指正。

从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：

一、 sparse representation

二、NCSR（NonlocallyCentralized Sparse Representation）

三、GHP（GradientHistogram Preservation）

四、Group sparsity 

五、Rankdecomposition

二、 NonlocallyCentralized Sparse Representation

此部分是上篇的续篇，介绍sparse representation 的改进

Related method be supposed:NCSR (ICCV’11, TIP’13)

• A simple but very effective sparserepresentation model was proposed. It outperforms many state-of-the-arts inimage denoising, deblurring and super-resolution.

Related paper:

[1]W. Dong, L. Zhang and G. Shi, “Centralized Sparse Representation for ImageRestoration”, in ICCV 2011.

[2]W. Dong, L. Zhang, G. Shi and X.Li, “NonlocallyCentralized Sparse Representation for Image Restoration”,IEEE Trans. on ImageProcessing,vol. 22, no. 4, pp.1620-1630, April 2013.

NCSR: The idea

NCSR: The objective function

NCSR: The solution

NSCR: The parameters anddictionaries

Denoising results

Deblurring results

未完，待续，更多请关注http://blog.csdn.net/tiandijun，欢迎交流！