匹配追踪算法OMP的Matlab代码

随着技术的进步，压缩传感（正交匹配追踪算法）软件已成为新一代数据处理工具的核心。该软件利用先进的算法，有效提高了数据采集和处理的效率。

MATLAB阶乘代码自述文件，介绍了完全图的完美匹配递归算法。该算法用于寻找Kn完全图中的完美匹配，仅适用于顶点数为偶数的图。安装后可在MATLAB命令窗口中运行，自动添加项目文件到MATLAB路径并提供示例。算法利用先前为较小完全图找到的完美匹配来构建较大Kn图的完美匹配。

这是一个经过测试效果非常好的加拿大人编写的影像SIFT匹配的Matlab代码，希望对您有所帮助。技术改进使得其性能表现尤为出色。

在编写matlab匹配滤波代码时，需要注意CPACK属性的使用，以确保文件过滤所有依赖项，例如/lib64/libpcre2-8.so.0，/lib64/libselinux.so.1等。

本资源通过模板匹配技术，利用Matlab语言实现了高效的图像匹配功能。

这份压缩感知OMP算法源码，简洁易懂，专为初学者打造，助你轻松理解算法精髓，快速上手实践。

OMP算法的基本思想是从字典矩阵D（也称为过完备原子库）中选择与信号y最匹配的原子（即某列），构建稀疏逼近。然后将剩余残差减去所有已选择的原子组成的矩阵在空间上的正交投影，得到下一步的信号残差。随后，继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代。信号y可以由这些原子的线性和，加上最后的残差值来表示。如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y即为这些原子的线性组合。OMP分解过程实际上是依次对所选原子进行Schmidt正交化，然后将待分解信号减去在正交化后的原子上的各自分量，即可得到残差。

基于单纯形算法的结构化匹配 MATLAB 代码 该代码由密歇根大学安阿伯分校的 Mingzhe Wang 创建，用于在图像中定位短语。 先决条件： HDF5 MATLAB 使用说明： 测试预训练模型： 运行 cd workspace。 下载预训练模型：./fetch_model.sh。 下载测试数据：./fetch_test_feat.sh。 运行 cd ../src/lua。 运行 th test_matching.lua。 评估二分匹配模型： 运行 cd ../workspace/matching。 运行 p=runEval_arg('../workspace/matching')。 指定测试文件： 使用 -file test-model 运行。 注意： 边界框预测和分数存储在 workspace/matching/。评估代码基于 Bryan A. Plummer 等人的工作。

在MATLAB R2013a中实现从LiDAR DEM中提取潮汐小溪的自动化方法（AMETC），并可扩展至Landsat-8 OLI图像。共有三个m文件：boundary.m、Gaussianmatch.m、tidalcreekextraction0819a.m。运行前请创建C盘文件夹、放入演示文件data1.tif，并依次运行boundary.m和tidalcreekextraction0819a.m。