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针对现有的超分辨率重建算法只考虑图像块的灰度信息，而忽略了纹理信息，并且大多数非局部方法在强调非局部信息的同时，没有考虑局部信息的问题，提出一种结合压缩感知与非局部信息的图像超分辨率重建算法。首先，根据图像块的结构特征计算像素之间的相似性，同时考虑了图像块的灰度信息和纹理信息；然后，合并图像的局部和非局部信息来估计相似像素的权重，构造结合局部和非局部信息的正则项；最后，将图像的非局部信息引入到压缩感知框架中，通过迭代收缩算法求解稀疏表示系数。实验结果表明，所提算法与现有的基于学习的超分辨率算法相比，重建图像的峰值信噪比和结构相似度取值更高，并且在恢复图像纹理细节的同时有效抑制了噪声。
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