一種自適應加權編碼正則化重建算法
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圖像重建技術，是利用已退化的低分辨圖像重建高分辨圖像，盡可能重建得到人們滿意的高分辨率圖像。目前，圖像重建技術在軍事、醫學、公共安全，計算機視覺等方面得到廣泛應用。由于自然圖像本質上具有稀疏性，近些年來，基于字典與稀疏表示的圖像重建算法受到廣泛關注，此類方法可以較好地保持鄰域關系，而且可以恢復更多的圖像細節信息，在圖像去噪方面有很好的效果，尤其對圖像中含有多種噪聲的處理。基于稀疏表示算法能夠得到很好的發展主要是基于L1范數優化技術的發展，并且考慮到自然圖像本質上具有稀疏性。
雖然基于字典與稀疏表示的圖像重建算法在圖像重建過程中，可以得到一個比較好的重建結果。但是，該算法的正則項是基于L1正則化方法，Li正則化方法往往并不能產生最稀疏的解。另外，考慮真實圖像序列中，由于大多數圖像觀測模型中噪聲服從高斯分布。然而，現實世界中，許多真實圖像、視頻序列中，低分辨率圖像、視頻序列觀測模型中噪聲服從拉普拉斯分布（如椒鹽噪聲），而拉普拉斯噪聲具有很強的重尾分布特性。另外，對于圖像中同時含有高斯噪聲、拉普拉斯噪聲，對于它們美系模型設計過于單一化，沒有隨機性。
針對上述問題，本文設計了一種自適應加權編碼L1/2正則化的圖像重建算法。
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