摘要：超分辨率重建是一种由一序列低分辨率退化图像重建一幅(或序列)高分辨率清晰图像的第二代复原技术。利用现有的低分辨率成像系统，通过信号处理的方法提高图像的分辨率。压缩感知，也被称为压缩采样或稀疏采样，是一种利用稀疏的或可压缩的信号进行信号重建的技术。压缩感知(CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下，对信号数据进行采集、编解码的新理论。
本毕业设计主要研究了基于压缩感知的超分辨率重建理论及算法，并与原始图像进行比较，以更直观的观察重建效果。
本毕业设计提出的重建算法用Matlab编码实现。此重建算法生成的超分辨率图像质量良好。
关键词：压缩感知； 超分辨率； 图像重建
目录
摘要
Abstract
第一章 引言-5
1.1 压缩感知超分辨率重建的现状-5
1.2 压缩感知超分辨率重建的基础知识及其应用-6
1.3本文提出的方法及本文结构-7
第二章 理论基础-9
2.1 压缩感知-9
2.2 信号的稀疏表示-10
2.3图像的降质过程-11
2.4超分辨率重建-11
2.5重建算法-16
第三章 压缩感知超分辨率重建算法-23
3.1 算法介绍-23
3.2 Matlab实现-31
3.3 GUI及其实现-34
第四章 实验结果分析-36
4.1 实验结果-36
4.2 多组图像实验结果-37
参考文献-42
致谢-43
附件-44
