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针对传统序列图像重建方法中重建效果很大程度上受序列图像帧数制约，以及在重建过程中能够使用的先验知识太少的问题，提出一种基于稀疏表示的序列图像超分辨率重建方法。该方法在序列图像下利用稀疏表示进行字典学习，不仅很好地引入先验知识，而且降低了序列图像帧数对重建性能的影响。与传统的重建方法相比，该方法改善了重建图像的分辨率水平，在较少帧数的序列图像上的实验验证了算法的有效性和鲁棒性。