1.软件版本
matlab2013b。
2.本算法理论知识
随着信息处理技术和视觉通信技术的高速发展，人们获取的知识量爆炸式增长，因此迫切的要求完善的信息处理技术为人们提供更加方便、快捷服务。数字图像及及其相关技术是信息处理技术的重要内容之一，对于数字图像一般要求是高分辨图像，如：医学图像要求能够显示出那些人眼不能辨别出的细微病灶；卫星地面要求卫星图像至少能够辨别出人的脸相甚至是证件；有些检测识别控制装置需要足够高分辨率的图像才能保证测量和控制的精度，因此提高图像分辨率是图像获取领域里追求的一个目标。
1970年以来，CCD和CMOS图像传感器广泛的被用来获取数字图像，若要获取高分辨图像，最直接的方法就是提高成像装置的分辨力，由于受传感器阵列排列密度的限制，提高传感器的空间分辨率越来越难，也会大幅度的增加数字摄像机的价格。另外，像运动模糊、系统的点扩散函数模糊等不能够通过改善成像装置硬件的分辨力来解决，所以，图像的超分辨率重构技术的研究有重大的意义，不需要昂贵的图像获取设备，只需要通过计算机软件的处理就能获得高分辨率的图像[1]。
超分辨率图像重建是指从一序列具有互补信息的低分辨率图像来重建一幅高分辨率的清晰图像的复原技术，同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊。超分辨率图像重建的目的在于复原截止频率之外的信息，以使图像获得更多的细节和信息 [2]。