近年来,如何充分利用自然图像的自相似性来进行图像恢复引起了图像处理领域的广泛兴趣。 实际上,自相似性意味着图像中固有的双向相似性结构,当一组相似的色块重新排列以形成矩阵时,该矩阵的列和行之间都存在相似性。 在本文中,我们提出了一种双向非局部模型(TDNL)来对称地利用图像中的双向相似性结构,该模型直接将相似的补丁作为局部自适应字典来表示图像中的每个补丁并约束表示系数。由Tikhonov正则化。 TDNL可以达到迄今为止最好的结果,并且在应用于图像插值问题时,就峰值信噪比(PSNR)度量和视觉质量