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摘要
超分辨率图像重建是以时间带宽换取空间分辨率，通过采集低分辨图像细节中有用信息融合成高分辨图像的过程。基于图像高频细节的重构问题，文章建立全变分（Total Variation）约束重建模型，选取交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers）求解分析，TV-ADMM重建算法能够保持图像边缘信息，纹理细节的刻画却不够理想，图像平滑部分的重建出现阶梯效应和过平滑现象，基于此，文章提出使用分数阶约束的模型算法FOTV-ADMM求解，该算法对图像纹理高频细节重建效果较好，能锐化图像边缘区域，同时为降低经验调节参数对图像重建的影响、减少调节参数的时间，引入L-Curve曲线调节参数，找出正则化参数最优解。实验结果表明，基于L-Curve调参的FOTV-ADMM算法能够更好的保留图像的纹理和平滑部分的细节特征，在峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM评价指标上，FOTV对高频细节的重建改善效果更佳。
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