图像超分辨率重建是利用降晰的低分辨率图像序列之间的相似性、冗余度及一些相关先验信息进行融合后重建出一幅或者多幅高分辨率图像的过程。它在遥感遥测、视频监控、高清晰电视、医学成像等领域都有重要的应用价值。本文对超分辨率重建理论和算法进行了系统全面的研究,重点研究了自适应正则化超分辨率重建方法,致力于改善边缘、纹理区域重建效果。本文的主要工作如下:(1)提出了一种自适应加权的总变分正则化超分辨率重建方法。针对传统的双边总变分正则化方法中,尺度加权系数和正则化参数为定值,不能同时保持图像边缘信息和抑制噪声的这个问题,提出了一种自适应加权正则化函数和正则化参数的重建算法,该方法利用图像局部结构信息控制权函数形状、带宽和正则化参数,使这些参数根据图像局部结构信息自适应地调整。实验结果证明该方法可以更好的去除噪声和重建图像的边缘和纹理信息。(2)为了提高图像超分辨率重建的实时性,采用金字塔LK光流法结合双边总变分正则化图像重建方法,分别基于MATLAB与C/C++混合编程和Open CV平台,实现视频图像的超分辨率重建。