超分辨率图像重建是一个利用多帧具有互补信息的低分辨率图像复原出一幅高分辨率图像的过程。这项技术在遥感、军事、医学和公共安全等领域具有十分重要的应用价值和广阔的应用前景。　　 本文首先分析了超分辨率图像重建国内外研究现状，针对超分辨率图像复原中序列图像间运动估计问题，推导出光流场数值计算方法，实现了对序列图像间平移和旋转估计值的求解。实验结果表明，该方法能恰当地描绘出前后帧图像运动特征，为复原算法提供了准确的运动参数值。然后在详细研究了各种超分辨率图像复原算法的基础上，采用基于贝叶斯框架的最大后验概率(MAP)复原算法实现了超分辨率图像重建。并用Huber边缘惩罚函数对Markov-Gibbs随机场先验模型进行修正，使其成为一个具有边缘保持能力的二次型凸函数。同时提出了一种关于Huber函数阈值参数的选取方法，使复原达到保护图像边缘细节又对无边缘处给予平滑的目的。实验结果表明，本文算法达到了理想的超分辨率图像重建效果。