传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。

SRC(SparseRepresentationClassifier)稀疏表示分类器SOMP(SimultaneousOrthogonalMatchingPursuit)同步正交婚配追踪稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。
此程序为论文仿真，论文题目为：HyperspectralImageClassificationUsingDictionary-BasedSparseRepresentation论文地址：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028其实只实现了论文里的第一种方法SOMP各个文件功能简介：isomp_Indiana.m主程序SamplesNormalize.m数据归一化findlabel2.m划分训练样本和测试样本SOMP.m求稀疏表示矩阵assig

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。