本文研究的是单帧图像的超分辨率重建问题。重点关注图像柔边重建效率和稀疏重建算法，并在改进的基础上将它们联合起来，其中柔边重建关注的是柔化边缘锯齿，稀疏重建运用字典库的对应关系进行重建。　　本文的主要的研究工作和创新之处如下:　　(1)提出图像边缘长度模型。图像锯齿会增加图像的边缘长度，在受几何切原理的启发，本文改几何切的半邻域系统为全邻域系统，设计出图像的边缘长度模型，并且把边缘长度模型作为超分辨率重建的约束项，得到图像的柔边算法，有效地抑制了锯齿效应。　　(2)改进稀疏重建的字典。本文在图像块表征方面，采用一阶垂直特征算子、一阶水平特征算子、一阶45°特征算子、一阶135°特征算子、二阶垂直特征算子、二阶水平特征算子这6组特征表示图像，改进了稀疏重建的字典，提高了重建的质量。　　(3)设计出超分重建的联合算法。本文把稀疏重建的结果当做柔边重建的初始值，进行迭代柔边，这样综合了稀疏重建和柔边重建两种算法的能力，形成更优的重建算法框架。　　(4)提出使用模拟退火算法自动设置超分参数的算法。模拟退火算法是解组合优化的全局算法，故而可以将模拟退火算法运用到求解超分重建的最优参数组合上，很好地支撑了本算法框架的超分重建能力的研究。　　总之，本文把设计出来的图像边缘长度模型运用到柔边算法中，联合改进了字典的稀疏重建算法，在设计了能自动设置参数的模拟退火算法下，形成有效的单帧图像超分辨率重建算法。