摄屏图像是数码相机拍摄电子屏幕这一采样过程所产生的图像。如今数码相机取代胶卷相机成为主流,并搭载在智能手机中成为现代人日常生活密不可分的一部分。另一方面,各类显示屏如LED、LCD、DLP在日常生活中随处可见,它们作为主要的电子信息输出设备已然成为现代化生活的代表产品之一,早已涉及到各个领域。于是,通过数码相机直接拍摄显示屏屏幕画面以捕捉并存储数字信息成为了最便捷高效的信息采样方式之一。图像数字化过程中,采样频率和信号频谱的失调导致图像失真的问题由来已久。传统的奈奎斯特采样定理表明,当采样频率大于或等于两倍的原始信号最高频率时,采样后的信号才可以还原出原始信号的完整信息。摄屏图像受数码相机和显示屏的物理构造及内部图像处理算法影响,图像信号频谱与采样频率间引起的图像失真问题尤为严重。为了解决图像信号频谱与采样频率失调导致图像失真这一问题,同时消除摄屏图像的拍摄角度倾斜、镜头畸变等问题,本文对摄屏图像的信号及成因进行了研究,通过结合基于内容敏感的非等比例缩放和超分辨率重构思想,提出针对摄屏图像的重构思想和算法。相较于传统的插值和缩放算法,本文重构算法精准地将摄屏图像的空间结构和颜色通道恢复至原图水平,从而有效抑制了信号采样与空间畸变的图像失真问题。本论文的主要工作如下:(1)选取不同空间频率和偏移角度的摄屏图像作为样本集,深入研究了摄屏图像的信号模型及其对应的相机采样与屏幕输出的物理结构,对图像信号进行详细的数学分析。并利用液晶点矩阵结构的先验知识,提出了针对摄屏图像的空间重构的方案与流程并加以详细描述。(2)提出了自适应长度的线性滤波算法用以分离摄屏图像的高频信号。针对预处理后图像,使用了基于领域搜索的快速Greedy分割算法,基于目标几何与统计模型的分割算法和贝努利随机游走分割算法解决摄屏图像液晶点区域分割问题。最后利用空间重构算法构建液晶点区域与重构图像坐标系的映射关系。实验结果表明,自适应长度的线性滤波算法有效地分量了图像网状高频信号,三种迭代使用的分割算法有效地提取图像高频信号并建立信号模型。(3)通过样本数据对比从而得出精准有效的摄屏图像颜色通道重建算法,具体实验了均插值算法、基于极值解的插值算法、基于去噪的插值算法、基于内积的插值算法与基于数学建模的插值算法,同时和经典的缩放算法如最邻近插值、双线性插值、双三次插值、兰索斯插值以及对于抑制缩放类摩尔纹最为有效的像素区域关系重采样插值进行比较。通过对实验样本的成像的摩尔纹观察、灰度化直方图、直方图均衡化、直方图相似度、巴氏距离进行比较,得出最为有效的颜色插值算法。结果表明,基于内积的颜色重建算法与基于去噪的颜色重建算法优于其他几种重建方法,并明显优于传统缩放算法。