KSVD是一种用于稀疏表示和字典学习的经典算法。它由MichalAharon、MichaelElad和AlfredBruckstein于2006年提出。该算法通过迭代优化过程学习一个过完备字典，能够有效表示输入信号。KSVD的核心思想是交替更新稀疏系数和字典原子，其中字典更新阶段采用奇异值分解（SVD）来优化每个原子及其对应的稀疏系数。该算法广泛应用于图像处理、信号处理和模式识别等领域，特别是在图像去噪、压缩和分类任务中表现出色。KSVD因其高效性和灵活性成为稀疏表示领域的重要基准算法之一。