相机平台的移动或震动导致低分辨率图像序列之间的移动,即不受控制的微扫描。超分辨率方法正是利用此低于单像素(sub-pixel)的微运动来增强图像的分辨率。超分辨率问题是一个病态反问题(ill-posed inverse problem),具有无限的解空间；其求解过程往往会陷入局部极值,导致结果不尽理想。因此,需要设计某种形式的正则化方法,来约束解空间或者稳定问题域空间。很多带约束的超分辨率方法速度慢实时性差,令很多领域(如远程监控,生物医学和运动小目标检测与跟踪等领域)的超分辨率问题无法得到有效解决。因此,低时间复杂度的快速超分辨率问题无论在理论还是在实用方面都具有非常重要的研究意义。本论文提出了一种基于离散卡尔曼滤波器和微眼跳的快速反馈超分辨图像重建新方法。一方面,通过分析离散卡尔曼滤波的线性随机差分方程,推导出本论文的快速反馈模型；另一方面,通过分析微眼跳眼球运动,从生物医学角度解释了本论文所提方法的科学性。本论文方法借鉴了传统的反投影法IBP (Iterated Backprojection)思想,将人的视觉微扫视概念作为理论来源,使用离散卡尔曼滤波方法推导出本文的计算机视觉模型。与其它超分辨方法相比,本文提出的模型具有简单和实用的特性,是仿生学的一次实现。