图像超分辨率重建算法研究是当今图像处理领域一项具有挑战意义的前沿课题,它的核心思想是从一幅或者多幅具有互补信息的图像中采用信号处理的方法产生单幅高质量、高分辨率图像,这对于改善图像质量有着重要的意义。平移不变剪切波变换是一种新型多尺度分析图像处理工具,克服了传统小波不具有平移不变性的缺点,可以很好地局部化分析图像信号,能提供更丰富的细节信息。本文主要研究基于平移不变剪切波融合的超分辨率重建算法。主要工作如下：1.首先综述了图像超分辨率算法的国内外研究现状,分析了图像退化模型,超分辨率重建等基础知识及性能评价指标,简要概括了小波分析的基础理论,重点研究了剪切波变换以及平移不变剪切波变换的相关原理。2.针对单幅图像超分辨率重建插值算法及传统小波在图像多尺度分析中的缺点,提出了一种基于SAI-Bicubic插值相结合的超分辨率重建算法。首先对源图像分别进行SAI (Soft-decision adaptive interpolation, SAI)插值和Bicubic插值,然后采用平移不变剪切波变换对两幅插值图像进行多尺度、多方向分解,得到低频及高频子带。对于低频子带,根据区域系数方差确定模糊相似度,结合改进的S函数确定自适应加权融合规则：对于高频子带,采用一种改进的拉普拉斯能量和与加权平均相结合的融合规则。最后,将得到的融合系数进行剪切波逆变换得到高分辨重建图像。实验结果表明：该算法与其他相关重建算法相比,在主观视觉效果与客观量化指标性能上均有所改善。