本文主要针对基于空中视频图象序列的图象分辨率增强技术进行研究,该技术主要是通过获取得到的低分辨率视频图象序列应用超分辨率重建算法来重建高分辨率的图象以达到图象分辨率增强的目的。通过超分辨率重构算法重建高分辨率图象,既提高了分辨率,又提高了系统的效能,是现有既定条件下比较可行的一种图象分辨率增强方法。本文就基于空中视频图象序列的超分辨率重构技术开展了一系列理论研究和实验探索,主要做了以下几个方面的工作。首先,介绍并解释了与该课题相关主要术语,介绍了该课题的应用背景以及国内外研究现状。以期使读者对该课题从宏观上有一个粗略的了解。建立一个正确的图象退化模型是图象复原和图象超分辨率重建的前提,本文比较详细的介绍了图象退化模型建立的过程,构造更高分辨率的图象就是图象的上抽样过程,离不开对图象的插值放大处理,因此本文简单介绍了一些基本的图象插值算法。基于本文所研究问题的应用环境,占有很大一部分比例的视频图象是运动退化的本文详细研究并实现了频域和空域中的运动退化图象复原算法。并取得了较为满意的恢复结果。另外,本文简要的介绍了当前比较流行运动估计方法,光流场方法和模块匹配方法。本文研究并实现了基于凸集投影(POCS)和迭代反卷积(IBP)两种超分辨率重建算法来重建更高分辨率的图象以达到图象分辨率增强的目的。本文详细分析了这两种算法各自的优缺点,分析得知,由于其良好的抗噪能力和能充分利用先验信息的能力,使得POCS算法比较适合本文所研究问题的应用环境。最后对本课题做了总结和展望,提出了后续可以进行的一些工作。