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针对传统正则化超分辨率（ SR）重建模型中，正则化参数选择过大会使重建结果模糊，导致边缘和纹理等细节丢失，选择过小模型去噪能力又不足的问题，提出一种基于结构张量的双正则化参数的视频超分辨率重建算法。首先，利用局部结构张量对图像进行平滑区域和边缘的检测；然后，利用差异曲率对全变分（TV）进行先验信息加权；最后，对平滑区域和边缘采用不同的正则化参数进行超分辨率重建。实验数据显示提出的算法将峰值信噪比（ PSNR）提高了0.033 -0. 11 dB，具有较好的重建效果。实验结果表明：该算法能够有效地提升低分辨率（LR）视频帧重建效果，可应用于低分辨率视频增强、车牌识别和视频监控中感兴趣目标增强等方面。
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