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摘要为了研究低分辨率图像的复原问题．文中选取线性和非线性插值法对多帧图像的公共信息矩阵进行插值，得到重构矩阵。通过对每帧图像公共信息同一位置像素差异的分析．确定还原效果最好的特征块。利用这些特征块和对应的原特征块，构筑并训练神经网络，再由该神经网络重新还原每一帧图像。从而缩小每一帧公共信息之间的细节差异，达到最好的还原效果。试验表明．该方法能够很大程度能够提高算法的运算速度和运算精度。