提出了一种基于正则化的新颖方法用于超分辨率重建，以实现噪声去除和边缘保留之间的良好权衡。 该方法是通过使用L1范数作为数据保真度项和各向异性四阶扩散模型作为正则项来开发的，以约束重构图像的平滑度。 为了评估和证明该方法的性能，进行了一系列实验，并与一些现有方法进行了比较，包括双三次插值法和双边总变分法。 综合数据的数值结果表明，与双边总变分方法相比，该方法的PSNR改进平均大约为1.0906 dB，并且在真实视频上的结果表明，该算法在去除视觉伪影和保留边缘方面也有效在还原的图像中。