【摘 要】
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传统正则化超分辨率方法中正则化参数是恒定值,在重建过程中不能根据图像局部平滑纹理特性自动调节,导致重建图像不能很好保留边缘纹理细节,为此提出一种基于L1范数的自适应
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传统正则化超分辨率方法中正则化参数是恒定值,在重建过程中不能根据图像局部平滑纹理特性自动调节,导致重建图像不能很好保留边缘纹理细节,为此提出一种基于L1范数的自适应加权全变分正则项和ADMM的超分辨率算法。根据目标图像局部结构信息自适应地为正则项加权,通过快速解耦算法将图像超分辨率转换为图像去噪,利用ADMM和快速傅里叶变换对正则化超分辨率模型进行有效的求最优解。多组对比仿真结果表明,与传统方法相比较,在视觉效果上,该算法更好地保留了重建图像的细节纹理,在峰值信噪比（PSNR）和结构相似度索引（SSIM）
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