超分辨率重建技术是指利用图像处理技术，从拍摄到的一组低分辨率图像中重建出一幅高分辨率图像，增强图像中的高频分量并消除由低分辨率成像系统产生的图像退化，突破硬件系统对图像分辨率的限制，在图像处理领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了超分辨率重建算法的数学模型、主要算法以及目前面临的一些挑战。然后针对大多数超分辨率重建算法对噪声和运动估计误差稳定性较差的缺陷，详细阐述了变分贝叶斯超分辨率重建算法。变分贝叶斯算法把未知的高分辨率图像、运动参数和未知的模型参数在一个分层贝叶斯框架下建模。该框架对未知变量进行概率分布估计而不是点估计，在估计过程中引入了不确定性，阻止不同变量间估计误差的扩大。把运动参数估计和算法参数的自适应计算加入到重建模型中，提高了算法对噪声的稳定性，并使算法不需要进行参数调整。最后通过实验结果的对比可以看到，变分贝叶斯超分辨率重建算法取得了较好的重建结果。