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针对超分辨率重建时需要同时滤除高斯噪声和脉冲噪声的问题，提出一种基于L1和L2混合范式并结合双边全变分（BTV）正则化的序列图像超分辨率重建方法。首先基于多分辨率策略的光流场模型对序列低分辨率图像进行配准，使图像的配准精度达到亚像素级，进而可以利用图像间的互补信息提高图像分辨率；其次利用L1和L2混合范式的优点，用BTV正则化算法解决重建的病态性反问题；最后进行序列图像超分辨率重建。实验数据显示算法可以降低图像均方误差，并将峰值信噪比（ PSNR）提高1.2 dB -5.2 dB。实验结果表明，提出的算法能够有效地滤除高斯和脉冲噪声，保持图像边缘，提高图像可辨识度，可为车牌识别、人脸识别和视频监控等方面提供了良好的技术基础。
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