k-svd 算法

代码说明：

稀疏算法对图像去噪， 由于在K-SVD算法中用到了OMP算法和奇异值分解SVD算法，而当图像较大时，OMP算法中的矩阵求伪逆运算效率非常低、奇异值分解SVD不仅耗时而且占用内存较大，常导致“超出内存”问题。针对上述问题本课题提出了基于矩阵shelesky分解和近似奇异值分解SVD的稀疏K-SVD噪声抑制方法来对自然图像进行噪声抑制，同时在字典训练过程中结合了“全局训练字典”的普适性，该方法有效的提高了K-SVD算法的运行效率、解决了“超出内存”问题，并且提高了去噪效果。