卫星视频作为近年来遥感领域新兴的产物,让人类能够得到从太空拍摄的地面视频,实现了由卫星单张影像到多张连续影像的动态对地观测。然而卫星视频在成像过程中由于受到外部扰动、成像模糊、大气湍流等因素影响,使得获取的影像分辨率较低。因此研究如何利用超分辨率重建技术通过软件的方法提高卫星视频影像的分辨率,具有十分重要的研究意义和应用价值。本文针对卫星视频超分辨率重建过程中出现的问题进行研究,主要研究了以下内容:1.针对卫星视频数据,分析了卫星视频的成像特点,卫星视频影像与普通视频影像以及遥感影像的不同,针对卫星视频场景中复杂的运动特点,分析了其对超分辨率重建产生的影响。2.针对卫星视频场景中静态背景和复杂的运动目标共存现象,经典的超分辨率重建方法容易出现运动目标拖尾、模糊的问题。本文提出了运动分割和光流估计联合约束的卫星视频超分辨率重建方法。首先通过运动分割方法获取运动目标的边缘信息,然后用光流方法进行逐像素的运动估计,获得初始运动矢量场。最后利用分割边缘和运动矢量场联合约束,并统一运动目标内运动矢量,得到纠正后的运动矢量场,将其补偿到迭代反投影超分辨率重建模型中得到最后的超分影像。实验证明该方法可以较好的解决运动目标的拖尾问题。3.针对运动估计误差不可避免的问题,本文提出了自适应稳健正则化超分辨率重建方法。在正则化超分辨率重建方法的框架下,引入稳健估计理论,用新的稳健估计函数替代正则化模型中的保真项,用双边滤波作为正则项,减小存在运动估计误差的低分辨率影像在重建过程中的贡献量。采用普通视频和卫星视频分别进行超分辨率重建实验,证明了该方法对运动估计误差有较好的鲁棒性。最后将本文方法在超分辨率重建系统(SRR1.0)中开发实现。