L1范数自适应双边总变分超分辨率图像序列重建

超分辨率图像重建是一项重要的计算机视觉任务，旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像的细节信息。本文将介绍一种基于L1范数自适应双边总变分的超分辨率图像序列重建方法，并提供相应的MATLAB代码实现。

超分辨率图像重建算法通常基于两个关键概念：图像自相似性和先验模型。自相似性指的是图像中的局部区域与其他区域存在相似的结构和纹理特征。先验模型则是对图像的一些先验知识或假设进行建模，以约束重建过程。

L1范数自适应双边总变分（L1-NLTV）是一种有效的先验模型，用于描述图像的纹理特征和边缘信息。它在超分辨率图像重建中被广泛应用，能够有效地保留细节信息并抑制重建图像中的伪影。

下面是基于L1范数自适应双边总变分超分辨率图像序列重建的MATLAB代码实现：

% 导入低分辨率图像序列
lowResImages = imread('low_res_sequence.png');

% 初始化高分辨率图像序列
highResImages