逆半色调的目的是指从两级半色调图像重建高质量的灰度图像。 但是，从半色调版本重建连续色调图像的方法非常不确定，这使该技术非常困难。 在本文中，我们提出了分组奇异值分解（G-SVD），这是一种新颖的方法，该方法首先将相似的图像块分组为输入，然后表征输入空间中数据密度达到峰值的低维区域。 通过将通过G-SVD公式化的约束添加到逆半色调中，可将噪声与有意义的内容分离开来，并提高非局部图像斑块的相似性。 我们的实验表明，所提出的方法可以提高重建结果的视觉质量，并且在视觉效果上优于现有技术。 客观和主观测