【摘 要】
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针对超分辨率重建时需要同时滤除高斯噪声和脉冲噪声的问题,提出一种基于L1和L2混合范式并结合双边全变分（BTV）正则化的序列图像超分辨率重建方法。首先基于多分辨率策略的光流
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61179019);内蒙古自治区研究生教育创新计划资助项目(S20141012701)
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针对超分辨率重建时需要同时滤除高斯噪声和脉冲噪声的问题,提出一种基于L1和L2混合范式并结合双边全变分（BTV）正则化的序列图像超分辨率重建方法。首先基于多分辨率策略的光流场模型对序列低分辨率图像进行配准,使图像的配准精度达到亚像素级,进而可以利用图像间的互补信息提高图像分辨率;其次利用L1和L2混合范式的优点,用BTV正则化算法解决重建的病态性反问题;最后进行序列图像超分辨率重建。实验数据显示算法可以降低图像均方误差,并将峰值信噪比（PSNR）提高1.2 d B～5.2 d B。实验结果表明,提出的算法
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