基于稀疏表示的方法在图像超分辨率重建中表现良好,但是传统的稀疏表示独立考虑图像块之间的稀疏性,会导致重建图像损失部分纹理结构。本文提出一种基于局部结构相似与稀疏表示的超分辨率图像重建算法,利用局部几何结构相似的约束模型和₁L范数正则化的稀疏表示来求解图像块在低分辨率字典下的稀疏表示,再以这个包含图像局部结构信息的稀疏表示重建高分辨率图像块。实验结果表明,该算法较双三次插值算法和传统稀疏表示方法能更好地恢复图像纹理结构,恢复的图像更加清晰自然,在重建效果上具有明显的优越性。本文研究内容如下:第一章介绍了超分辨率重建技术在图像处理领域的地位和研究意义,简单描述了几种重建方法及其优缺性,并指出未来超分辨率重建领域的研究方向。说明了本文的研究内容及创新点,并简单介绍后文的章节安排。第二章详细介绍了稀疏表示的基本原理,包括在字典训练和稀疏系数优化两个阶段本文使用的算法原理介绍;第三章介绍图像局部结构相似性原理,包括图像局部结构的定义及多种相似性度量方法,选取欧氏距离作为本文判断邻域图像块拟合度的标准。第四章提出基于局部结构相似和稀疏表示的图像超分辨率重建算法,将图像内部空间的局部流形结构引入到稀疏编码中,并以实验结果验证了所提算法的优越性。第五章对全文工作进行总结,并对未来工作进行展望。