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图像具有大量的局部结构相似区域,并且这种相似性可以在多个尺度上保持。基于这一特征,利用结构相似指标进行相似性匹配生成相似的低分辨率图像序列,从而把单幅图像的超分辨问题转化为图像序列超分辨问题来解决。文中提出了一种新的自适应的正则化方法,正则参数的选取使得目标函数存在全局最优解。最后证明了算法的收敛性。实验表明,该方法具有很好的复原效果。