说明：基于波和插值的超分辨率图像重建算法，通过插值后将小波分解应用于图像中，再通过逆变换得到重构图像
说明：该文件包含文章《Compressive Sensing via Nonlocal Low-Rank Regularization》和其代码，该方法是利用了图像非局部相似块的低秩属性，建立目标优化模型，实现图像重建。
说明：用matlab中的Haar和Db9小波对图像进行分解和重构，并在不同阈值下用PNG格式存储重构的图像.
说明：利用小波分解与重构，实现图像去噪和压缩，可灵活选用其他小波，简单易懂，特别适合小波初学者.
说明：二维图像的小波分解与重构，并画图显示。通过多分辨率分析实现。
说明：根据Medioni的张量投票理论，用matlab实现二维图像的重构。