opencv实现正交匹配追踪算法OMP

//dic: 字典矩阵；
//signal :待重构信号（一次只能重构一个信号，即一个向量）
//min_residual: 最小残差
//sparsity:稀疏度
//coe:重构系数
//atom_index:字典原子选择序号
//返回最后的残差
float OMP(    Mat& dic,Mat& signal,float min_residual,int sparsity,Mat& coe,vector<int>& atom_index){if(signal.cols>1){cout<<"wrong signal"<<endl;return -1;}signal=signal/norm(signal);  //信号单位化Mat temp(1,dic.cols,5);for(int i=0;i<dic.cols;i++){temp.col(i)=norm(dic.col(i));  //每个原子的模长
    }divide(dic,repeat(temp,dic.rows,1),dic); //字典原子单位化Mat residual = signal.clone();  //初始化残差coe.create(0, 1, CV_32FC1);  //初始化系数Mat phi;    //保存已选出的原子向量float max_coefficient;unsigned int atom_id;  //每次所选择的原子的序号for(;;){max_coefficient = 0;//取出内积最大列for (int i = 0; i <dic.cols; i++){float coefficient = (float)dic.col(i).dot(residual); if (abs(coefficient) > abs(max_coefficient)){max_coefficient = coefficient;atom_id = i;}}atom_index.push_back(atom_id); //添加选出的原子序号        Mat& temp_atom= dic.col(atom_id); //取出该原子if (phi.cols == 0)phi = temp_atom;elsehconcat(phi,temp_atom,phi); //将新原子合并到原子集合中（都是列向量）
        coe.push_back(0.0f);    //对系数矩阵新加一项solve(phi, signal,coe, DECOMP_SVD);    //求解最小二乘问题
residual = signal - phi*coe;  //更新残差float res_norm = (float)norm(residual);if (coe.rows >= sparsity || res_norm <= min_residual) //如果残差小于阈值或达到要求的稀疏度，就返回
        {return res_norm;}}
}

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