在医学诊断、卫星成像和视频监控等应用中，经常需要高分辨率图像提供更多的细节和信息。若单纯通过改进硬件系统的性能来提高分辨率，在技术方面很难实现突破，同时也会增加成本费用。因此通过软件方法提高图像分辨率，突破硬件系统限制具有非常大的研究意义。 超分辨率技术是一种图像融合技术，其利用信号处理方法从一组同一场景的低质量、低分辨率图像中产生高质量、高分辨率的图像或序列，从而克服传感器和光学系统的技术限制。目前，超分辨率技术已成为最活跃的图像处理研究领域之一。本文将超分辨率重建过程分为图像配准、超分辨率融合以及图像去模糊、去噪后处理三个阶段，对每个阶段作了相应的研究工作。 低分辨率图像的配准精度将直接影响超分辨率重建的效果。全相位FFT谱具有泄漏少、谱能量集中、受噪声影响小和相位不变性等优点，本文将全相位FFT谱分析理论推广到分析图像频谱，提出了基于全相位FFT谱分析的欠采样图像频域配准算法。配准精度高于现有频域配准方法，能基本达到空域配准精度，无噪声情况下对平移参数的估计精度高于空域方法。 本文研究了NC（Normalized Convolution）信号分析方法，设计了保细节自适应适用度函数，可根据样本密度和图像局部结构自适应地调整邻域形状和尺度实现空域局部化；结合鲁棒确信度估计，提出了保细节自适应超分辨率融合算法，不仅对配准误差鲁棒，且能充分保留融合图像的边缘和细节特征。基于NC局部建模技术和图像降质模型，构造带有规整化项的目标泛函，并将鲁棒确信度和保细节自适应适用度用于局部加权，提出了去模糊并可同时消除噪声的规整化NC图像复原算法，算法具有鲁棒性和保细节性。 本文首次提出了边界对称延拓下任意分解深度的小波变换矩阵及其基矢量的构造方法，给出了小波交换的矩阵-向量乘积实现算法，避免了逐级迭代计算。基于构造的小波变换矩阵，提出改进的FRIT（finite ridgelet transform）方案，并用于图像去噪，可简化算法，改善去噪性能。 对SPOT5超模式数据这一特例为代表的交错采样图像的超分辨率重建进行了研究。引入全相位滤波理论，将构造的全相位内插滤波器用于交错采样图像内插，为高分辨率图像提供了很好的初始估计。