合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)由于具有全天时、全气候、穿透性等特点,在军事和国民经济等重要领域表现出巨大的潜力和应用前景。而SAR的应用效能主要取决于所获取的图像质量,SAR图像的质量越高,其后续应用性能(如目标识别、图像分割、特征提取等)就会越好。分辨率是衡量SAR图像质量重要指标之一。所获得的SAR图像分辨率越高,所能提取的目标的信息就越丰富、特征就越明显,许多领域对SAR图像的分辨率提出了很高的要求。因此研究如何获得分辨率增强的SAR图像具有非常重要的理论和实践意义。本文围绕SAR图像分辨率增强,主要进行了基于正则化方法和基于超分辨重建的SAR图像分辨率增强方法研究。主要工作如下:1.介绍了SAR图像分辨率增强的研究背景及意义,对课题相关技术的国内外研究动态进行了总结。阐述了SAR图像分辨率增强的含义,分析了SAR图像的稀疏先验分布,给出了SAR图像分辨率增强的评价标准。2.研究了基于正则化理论的SAR图像分辨率增强方法。分析并仿真验证了正则化方法应用于SAR图像处理的条件,提出了一种基于二维分解正则化处理的SAR图像分辨率增强方法。该方法对SAR幅度图像进行处理,建立了SAR观测图像和真实场景图像之间的投影算子。该算子的选择一方面相比频域成像投影算子对系统参数信息的要求比较少;另一方面该算子具有二维正交无关性,从而可实现SAR图像距离向和方位向的二维分解并进行分维正则化处理。与传统的SAR图像正则化处理方法相比,该投影算子选择及分维处理方式大大减小了运算量。仿真验证了该正则化处理方法能够实现SAR图像去噪和分辨率增强。3.研究了基于超分辨重建技术的多幅SAR图像分辨率增强方法。分析了超分辨重建用于SAR图像处理的可行性,将超分辨重建的思想引入SAR图像处理,提出了一种改进的IBP(Iteration back projection)超分辨重建方法,该方法在每次迭代时采用不同的加权投影系数在更小的像素单元上对图像进行修正,有效的利用了图像中的高频信息。仿真实验和实测图像处理验证了经改进的算法融合后的图像相比原图像信息熵更大,均方差更小,分辨率得到提高。