【摘 要】
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图像超分辨率重建是一种将低分辨率图像变为高分辨率图像的过程。随着科技的进步,人们对数字图像的分辨率与清晰度的要求也越来越高。虽然可以运用改良硬件的方法来提高图像
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图像超分辨率重建是一种将低分辨率图像变为高分辨率图像的过程。随着科技的进步,人们对数字图像的分辨率与清晰度的要求也越来越高。虽然可以运用改良硬件的方法来提高图像分辨率,但是存在着硬件成本过高,或采用最先进的硬件都不能满足精度的要求等问题;另一方面,有些在若干年前采集到的图片,由于应用的原因,也需要提高分辨率。因此,超分辨率图像重构技术应运而生。论文在综述了压缩感知基本理论的基础上,研究了几种压缩感知重构算法和字典的构造方法,并将这些算法及字典的性能进行了比较;在此基础上,重点研究了基于联合训练字典和l1算法的图像超分辨方法,并以实验进行验证。为了便于比较,本文用两种方法对同一图片进行了重构:一种方法是本文研究的方法,另一种是传统的插值法。实验结论表明,本文研究的基于联合训练字典和l1算法的图像超分辨率方法得到的图片更清晰,其峰值信噪比（PSNR）也比传统插值法高3dB。
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