主要內容：
1、L1 minimization
2、Matching Pursuit
3、Iterative thresholding
4、Total-variation minimization
1、L1 minimization
這是一個凸優化問題，類似於統計學中的LASSO。
優化算法有：
特點：
L1最小化的其他形式：
2、Matching Pursuit
匹配追蹤：參考http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3849200.html
算法步驟：
特點：
3、Iterative Thresholding
迭代閾值：不斷地估計、迭代，直至收斂
算法步驟：
特點：
4、TV Minimization
全變分最小化：TV is short for total variation
對於圖像而言，就是圖像的梯度（或差分）
特點：
