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平面复眼成像系统具有结构紧凑和功能多样化的优点,在成像设备小型化和计算成像等领域具有广泛的应用前景。然而由于复眼子孔径较小和子孔径图像传感器空间采样率较低等问题,各个子孔径的图像质量和空间分辨率较低。对高分辨率应用场景,如何提高平面复眼系统的空间分辨率是亟需解决的问题。尽管现有平面复眼系统采用多种空间高分辨率重构算法或多图像超分辨算法以提高其空间分辨率,然而这些系统所采用的高分辨率重构算法仍然存在自适应性和鲁棒性较差以及应用范围较小的问题,这极大地限制了平面复眼成像系统的高分辨性能、灵活设计和实际应用。为了解决上述问题,本论文以平面复眼系统空间分辨率提高为研究主线,以变分贝叶斯多图像超分辨理论作为平面复眼系统空间分辨率提高的理论框架,重点研究如何在该框架下进一步提高多图像超分辨算法以及相应平面复眼系统的自适应性、鲁棒性和分辨率增强性能。论文的主要研究内容可以分为如下三个部分:1.由于高分辨率图像先验模型在用于平面复眼分辨率提高的多图像超分辨理论中的重要性,首先提出了一种基于滤波器组和l1范数的高分辨率图像先验模型,该先验模型的滤波器组可以进行灵活的选择和设计,同时稀疏的l1范数具有更好的高频细节保持性能。接着,在变分贝叶斯框架下获得了应用该先验模型的多图像超分辨算法,应用该算法的平面复眼系统具有更好的自适应性和空间高分辨性能。复眼仿真数据实验和样机数据实验表明推荐高分辨率图像先验模型和相应多图像超分辨算法具有更好的空间高分辨性能。2.拉普拉斯分布复眼观测模型首次被应用在变分贝叶斯多图像超分辨理论中,且观测模型中噪声水平等参数在分层贝叶斯框架下进行建模,在变分贝叶斯多图像超分辨框架下推导了相应的多图像超分辨算法。使用该算法提高分辨率的平面复眼系统具有局部噪声自适应特性且对脉冲噪声和野值点等具有更好鲁棒性,同时具有更好的参数自适应性。复眼仿真数据实验和样机数据实验验证了该方法的空间高分辨性能和鲁棒性。3.现有平面复眼系统采用的多图像超分辨理论通常假设:1)各子孔径模糊核（即点扩散函数）相同且已知;2)子孔径间相对运动由欧几里得变换建模。这两个假设极大地限制了高分辨率平面复眼系统的适用范围、灵活设计和主动控制。为了解决该问题,本论文提出了在变分贝叶斯多图像超分辨框架下融入模糊核统计建模和估计,并利用适用范围更广泛的仿射变换模型,这里的仿射变换把欧几里得变换作为特殊情况。同时,结合本论文前面提出的高分辨率图像先验模型和鲁棒的观测模型,最终获得了鲁棒的、参数自适应的、适用范围更加广泛的平面复眼高分辨率重构算法,该算法不仅提高了整个平面复眼系统的空间分辨率,也为高分辨率平面复眼系统的灵活设计、主动控制和广泛应用提供了重要的理论支撑。大量的复眼仿真数据实验和样机数据实验验证了推荐的相对运动模型、模糊核估计和整个高分辨率重构技术的正确性和有效性。