基于双字典学习和稀疏表示模型的图像超分辨率重建：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛应用于众多领域，如医学成像、卫星遥感、监控安防、影视制作等。然而，受限于成像设备的硬件条件、拍摄环境的复杂因素以及传输存储过程中的数据损失，我们获取到的图像往往分辨率较低，这严重影响了图像中细节信息的呈现，对后续的分析和处理工作造成极大阻碍。例如在医学诊断中，低分辨率的医学影像可能导致医生难以准确识别病变部位；在卫星遥感监测中，无法清晰分辨地面目标的细微特征；在安防监控领域，低分辨率图像难以提供足够的线索用于人物识别和行为分析。因此，图像超分辨率重建