1、圖像超分辨率重建技術(shù)是指利用多幀關(guān)于同一視域的有相互位移的低分辨率降質(zhì)圖像來重建高分辨率高質(zhì)量圖像的技術(shù)，在遙感、軍事、醫(yī)學(xué)成像、公共安全等領(lǐng)域有很廣泛的應(yīng)用前景。它可以在一定程度上消除由于圖像離散化和圖像退化引起的空間分辨率下降的不利影響，彌補原有圖像空間分辨率的不足，獲得更加清晰的圖像，可使輸出圖像的質(zhì)量得到很大程度的提高。但是，在實際應(yīng)用中低分辨率圖像序列的模糊退化信息常常不能完全獲得，因此在采取超分辨率技術(shù)前需要對退化信息進行估

2、計，要采取盲復(fù)原算法。本文嘗試將盲復(fù)原算法融入超分辨重建技術(shù)中，將其稱為超分辨率盲復(fù)原技術(shù)，并圍繞著超分辨率圖像盲復(fù)原技術(shù)研究了超分辨率重建、圖像盲復(fù)原等相關(guān)技術(shù)，主要包括以下部分：
　　(1)建立了圖像超分辨率重建模型，概述了圖像配準(zhǔn)技術(shù)的原理及其分類；闡述了凸集投影算法和最大后驗法算法，對這兩種方法的優(yōu)缺點進行了分析比較；針對重建后圖像質(zhì)量的評價問題，闡述了幾種圖像質(zhì)量評價方法，分析了這幾種方法的優(yōu)缺點。
　　(2)對圖

3、像盲復(fù)原方法主要是盲解卷積技術(shù)進行了研究，分析比較了頻域迭代盲解卷積算法和空間域迭代盲解卷積算法，提出了基于空域迭代盲解卷積和基于最大后驗法的超分辨率盲復(fù)原算法，對這兩種算法進行了仿真實驗。
　　(3)超分辨率問題屬于病態(tài)反問題，可以采取正則化方法對其進行求解。首先概述了正則化方法的基本數(shù)學(xué)理論，在此基礎(chǔ)上建立圖像超分辨率重建正則化算法模型，對模型中的正則化項及正則化參數(shù)進行了討論，同時歸納了正則化方法的求解運算方法，提出了對重建