技術(shù)特征：

1.一種圖像超分辨率重構(gòu)的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、將高分辨率圖像進(jìn)行降采樣和插值處理，得到低分辨率圖像的插值圖像；

S2、將低分辨率圖像的插值圖像作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，得到高低分辨率字典對

S3、輸入低分辨率圖像，對其進(jìn)行插值處理，得到低分辨率圖像的插值圖像；

S4、將低分辨率的插值圖像分解為低分辨率的結(jié)構(gòu)部分、紋理部分，舍棄低分辨率的紋理部分；

S5、將步驟S3的低分辨率的插值圖像進(jìn)行提取特征，得到低分辨率圖像特征；

S6、根據(jù)步驟S2得到的高低分辨率字典對，對低分辨率圖像特征進(jìn)行稀疏重建，得到高分辨率圖像紋理部分；

S7、將高分辨率圖像紋理部分與步驟S4中低分辨率的結(jié)構(gòu)部分合并，得到重構(gòu)后的高分辨率圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的一種圖像超分辨率重構(gòu)的方法，其特征在于，所述步驟S2中進(jìn)行訓(xùn)練的過程具體為：

S21、對低分辨率圖像的插值圖像進(jìn)行分塊得到圖像塊，使用濾波器對圖像塊進(jìn)行處理，得到圖像塊的灰度共生矩陣；

S22、將灰度共生矩陣進(jìn)行求熵處理得到熵值，判斷熵值是否為0，若熵值大于0，得到豐富紋理圖像塊；若熵值等于0，則得到平滑均勻圖像塊；

S23、將豐富紋理圖像塊進(jìn)行訓(xùn)練得到豐富紋理的高分辨率和低分辨率圖像；

S24、將步驟S1中的高分辨率圖像利用灰度共生矩陣進(jìn)行提取特征，直接得到平滑均勻圖像塊；

S25、將平滑均勻圖像塊訓(xùn)練得到平滑均勻的高分辨率和低分辨率圖像；

S26、結(jié)合豐富紋理的高分辨率和低分辨率圖像、平滑均勻的高分辨率和低分辨率圖像，得到高低分辨率字典對。

3.如權(quán)利要求1所述的一種圖像超分辨率重構(gòu)的方法，其特征在于，所述步驟S3中插值處理，其具體使用雙三插值法處理。

4.如權(quán)利要求1所述的一種圖像超分辨率重構(gòu)的方法，其特征在于，所述步驟S4具體為：利用基于Mumford-Shah模型分解技術(shù)或G空間的圖像紋理結(jié)構(gòu)分解技術(shù)將低分辨率的插值圖像分解為低分辨率的結(jié)構(gòu)部分、紋理部分。

5.如權(quán)利要求1所述的一種圖像超分辨率重構(gòu)的方法，其特征在于，所述步驟S6具體為：設(shè)低分辨率圖像特征為F_y，高低分辨率字典對分別為D_h、D_l，高分辨率圖像紋理部分為X_v：

(1)低分辨率圖像特征F_y，求優(yōu)化問題得到α^*，其中λ表示分辨率轉(zhuǎn)換系數(shù)；

(2)根據(jù)X_v＝D_hα^*，得到高分辨率紋理部分X_v。

6.如權(quán)利要求1所述的一種圖像超分辨率重構(gòu)的方法，其特征在于，所述步驟S7具體為：高分辨率圖像紋理部分與低分辨率的結(jié)構(gòu)部分合并后，然后用梯度下降法搜索最接近且滿足重構(gòu)約束的高分辨率圖像。