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針對傳統正則化超分辨率（ SR）重建模型中，正則化參數選擇過大會使重建結果模糊，導致邊緣和紋理等細節丟失，選擇過小模型去噪能力又不足的問題，提出一種基于結構張量的雙正則化參數的視頻超分辨率重建算法。首先，利用局部結構張量對圖像進行平滑區域和邊緣的檢測；然后，利用差異曲率對全變分（TV）進行先驗信息加權；最后，對平滑區域和邊緣采用不同的正則化參數進行超分辨率重建。實驗數據顯示提出的算法將峰值信噪比（ PSNR）提高了0.033 -0. 11 dB，具有較好的重建效果。實驗結果表明：該算法能夠有效地提升低分辨率（LR）視頻幀重建效果，可應用于低分辨率視頻增強、車牌識別和視頻監控中感興趣目標增強等方面。
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