由低分辨率图像生成高分辨率图像的技术称为超分辨率重建技术。超分辨率重建技术作为一种不适定问题，在社会生活的多个方面都有应用价值，包括航天航空、国防军事、医学、遥感图像等方面。超分辨率重建过程中，由于全局最优解的搜索为Np-难问题，基于优化的求解方法多为梯度下降方法或是退火算法等方法，该类算法由于在一次循环中只改变一次解空间的值，且由于解空间较为庞大，因此使用该类方法计算局部最优解的收敛速度较为缓慢。　　本文研究基于MRF-MAP超分辨率重建模型框架下的超分辨率方法实现。研究基于经过配准后的多帧低分辨率图像的超分辨率重建，研究基于改进后的MRF-MAP框架下的超分辨率重建模型的建立以及规范化，并以提出的构图方法为基础，使用图割算法对目标函数进行近似求解，验证方法的有效性。提供一种建立图割算法图结构的构造算法，以此为基础提高运算速度以及生成高分辨率图像的质量。　　针对两类二阶能量函数的图割算法，本文讨论了图割算法图的构造，给出一种节点的分配方法以及有向边的赋值方式，以提高图割算法的计算效率。通过对两种类型的图像进行超分辨率重建的对比实验，表明本文的方法具有较好的去噪及重建效果。为了进一步提高图割算法的运算效率，本文对在并行环境下的图割结构构建进行了研究并进行了实现。