视频图像超分辨率重建技术能够突破视频图像采集设备的限制,获取高分辨率的视频图像,这不仅仅改善了视频图像的视觉效果,也为计算机对这些视频图像进行进一步的分析和处理奠定了基础,所以视频图像超分辨率重建算法的研究有非常重要的意义。本文在分析了视频图像超分辨率重建的背景和意义,调研了国内外研究现状的基础上,根据摄像机成像的原理以及视频图像成像的特点,与成像过程中可能受到的周围环境的干扰以及摄像机的硬件存在的问题,对视频图像的降质过程进行建模,并对现有的超分辨率重建算法进行分析,针对现有算法存在的缺点和难点进行研究。从视频图像的建模过程可知,模糊噪声不断,严重影响了视频的分辨率,通常情况下,直接对单帧退化图像或者降质的低分辨率视频图像进行超分辨率的重建,必然使重建结果不理想,所以本文在进行超分辨率重建之前,先对原始的图像进行预处理,进行初步的降噪。本文分别利用四幅关于同一场景的有相对位移的降质图像来重构一幅高分辨率图像,和利用视频图像中相邻的3或5帧图像来重建中间帧的图像。主要从以下几个方面对超分辨率重构算法进行了重点研究和创新。1)针对视频中常见加性噪声的特点,特别是视频帧中容易被误判为噪声的极值点这个特点,改进了除噪的算法;2)视频图像超分辨率重建仍然是个病态的反问题,本文引入先验知识,提取约束条件,构造了正则项和参数,使重构效果达到最优;3)针对高分辨率重建的关键问题,作者研究改进了一种高精度的配准算法,通过迭代算法实现了精确的配准,有效地提高了视频高分辨率重建的效果。本文用matlab编程,在实验室中采用自拍视频和标准视频库中的视频进行超分辨率重建算法的研究和验证。