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图像超分辨率重建技术利用同一场景的多帧有相互位移的降质图像来重建一帧高分辨率图像。它旨在突破图像硬件设备的分辨率限制，充分利用多帧图像之间的互补信息进行数据融合，实现更加清晰的高分辨率图像重建。它不仅能够降低图像的获取成本、改善图像的视觉效果，而且更利于计算机对图像进行分析、识别和理解。图像超分辨率重建技术在遥感、军事、公共安全、医学成像、多媒体电子消费、图像压缩等领域具有广阔的应用前景，已成为近年来图像处理领域的一个研究热点。因此，研究图像超分辨率重建技术有着重要的理论意义和实际应用价值。
本文首先综述了图像超分辨率重建技术的国内外研究概况，详细分析了超分辨率重建的观测模型，总结了重建过程包含的图像配准、图像融合和图像恢复三个基本环节，并比较了典型的重建算法及其优缺点。
其次，阐述了超分辨率重建的关键环节—亚像素图像配准的基本原理。基于几何变换模型，实现了一种结合高斯金字塔分层的光流场配准方法和一种基于傅里叶变换的频域配准方法，实验结果表明这两种方法均能取得亚像素配准精度。
再次，讨论了重建过程中的图像去噪问题。由于超分辨率重建被引入的噪声大部分以加性噪声为主，针对高斯噪声和椒盐噪声这两种加性噪声，研究并实现了基于双边滤波和带噪声点检测的去噪方法。
接着，针对图像插值传统方法的不足，分析了Papoulis-Gerchberg法的原理和优点，给出了基于Papoulis-Gerchberg法的超分辨率重建的详细流程，并对图像重建效果进行了主观和客观评价，实验结果表明该方法优于传统的图像插值方法。
最后，介绍了小波变换和Contourlet变换在超分辨率重建上的应用，利用小波变换和Contourlet变换多分辨率、多方向性的优点，更好地保留高分辨率图像的轮廓和边缘等细节信息，实验结果证明算法具有一定的实用性。
本文结尾总结了所做的主要工作，并展望了进一步的研究方向。
本文首先综述了图像超分辨率重建技术的国内外研究概况，详细分析了超分辨率重建的观测模型，总结了重建过程包含的图像配准、图像融合和图像恢复三个基本环节，并比较了典型的重建算法及其优缺点。
其次，阐述了超分辨率重建的关键环节—亚像素图像配准的基本原理。基于几何变换模型，实现了一种结合高斯金字塔分层的光流场配准方法和一种基于傅里叶变换的频域配准方法，实验结果表明这两种方法均能取得亚像素配准精度。
再次，讨论了重建过程中的图像去噪问题。由于超分辨率重建被引入的噪声大部分以加性噪声为主，针对高斯噪声和椒盐噪声这两种加性噪声，研究并实现了基于双边滤波和带噪声点检测的去噪方法。
接着，针对图像插值传统方法的不足，分析了Papoulis-Gerchberg法的原理和优点，给出了基于Papoulis-Gerchberg法的超分辨率重建的详细流程，并对图像重建效果进行了主观和客观评价，实验结果表明该方法优于传统的图像插值方法。
最后，介绍了小波变换和Contourlet变换在超分辨率重建上的应用，利用小波变换和Contourlet变换多分辨率、多方向性的优点，更好地保留高分辨率图像的轮廓和边缘等细节信息，实验结果证明算法具有一定的实用性。
本文结尾总结了所做的主要工作，并展望了进一步的研究方向。