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針對超分辨率重建時需要同時濾除高斯噪聲和脈沖噪聲的問題，提出一種基于L1和L2混合范式并結合雙邊全變分（BTV）正則化的序列圖像超分辨率重建方法。首先基于多分辨率策略的光流場模型對序列低分辨率圖像進行配準，使圖像的配準精度達到亞像素級，進而可以利用圖像間的互補信息提高圖像分辨率；其次利用L1和L2混合范式的優點，用BTV正則化算法解決重建的病態性反問題；最后進行序列圖像超分辨率重建。實驗數據顯示算法可以降低圖像均方誤差，并將峰值信噪比（ PSNR）提高1.2 dB -5.2 dB。實驗結果表明，提出的算法能夠有效地濾除高斯和脈沖噪聲，保持圖像邊緣，提高圖像可辨識度，可為車牌識別、人臉識別和視頻監控等方面提供了良好的技術基礎。
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