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在各种超分辨率图像重构算法中，最大后验概率（Maxlmum a Posteriori，MAP）算法因其具有优异的重构性能而受到广泛关注。但由于目前在MAP算法中普遍采用的是平滑型图像先验模型，导致重构出来的图像边界不明锐，一些细节不清晰。本文提出了一种新的边界增强型图像先验模型。不同于已有的图像模型，新模型对图像中的非连续性不是进行惩罚，而是进行增强。实验结果表明，新模型能够获得优于平滑型图像先验模型的重构效果。