数字图像已经广泛应用于各个领域。在某些应用领域，成像系统对图像信号分辨率的退化作用使人们获得成像目标细节信息的需求不能被满足。在观测图像的获取过程中存在着多种造成分辨率退化的因素，成像系统的光学模糊作用使图像信号的细节信息丢失；若系统采用低密度的CCD/CMOS采样阵列，则观测图像会由于低采样率产生混叠现象；对于彩色图像成像，成像系统使用分光镜阵列对三个色彩分量进行分点采样，造成了各个色彩分量有不同程度的分辨率损失。成像系统的性能受制于硬件条件，不容易得到改善。因此，随着数字图像的广泛应用，如何在已有的硬件条件下获取、重建成像目标细节信息的问题，开始得到广泛深入的研究。本文的研究目标是要通过超分辨率信号处理技术，建立完整、有效的重建观测图像细节信息的方法。　　 超分辨率图像重建技术是利用多帧观测图像之间的相对运动关系，将它们所保留的场景信息融合到单帧高分辨率图像，并去除图像中的模糊和噪声的信号处理技术，是一种以时间效率换取空间分辨率的信号处理方法。　　 文章首先研究了图像的成像过程，对这个过程进行建模，通过模型建立了描述观测图像与原始图像信号关系的数学方程。在此基础上，文章对造成分辨率退化的成像因素进行讨论，分析了重建图像分辨率需要解决的问题，并将超分辨率重建过程分为图像配准过程和重建过程分别展开研究。　　 图像配准是指对多个观测图像的相对位置关系进行确定的过程，高精度的图像配准是准确重建图像细节信息的基础。在图像配准方面，文章详细介绍了在频率域对图像进行配准的理论，对混叠情况下图像的配准方法进行阐述，并通过实验比较指出频域方法在配准精度上不足。针对这个缺点，文章提出了将多帧图像进行联合配准的计算方法，提高了频域配准方法的精度，有效解决超分辨率重建过程对图像配准的高精度要求。　　 在图像分辨率重建方面，文章分析了彩色成像过程中的空间分辨率丢失和色平面分点采样造成的色彩分辨率丢失过程。在恢复色彩分辨率的问题上，文章介绍并实现了一种基于凸集合投影（POCS）理论，利用不同色彩分量相关性恢复色平面分辨率的方法。在恢复空间分辨率的问题上，文章研究了基于凸集合投影（POCS）理论的重建方法，分析了该方法造成边缘震荡现象的原因，并通过加入关于图像的平滑性约束条件克服了边缘震荡效应。　　 基于以上的工作，文章对多帧彩色观测图像首先进行色彩分辨率的修复，然后对多个修复结果进行图像配准，最后根据修复图像和配准结果重建图像的空间分辨率。实验证明这是一种有效的恢复成像目标细节信息的方法。