光学遥感影像在形成、传输和记录过程中存在模糊、失真、有噪声等降质现象,很大程度上限制了影像后期的应用。序列遥感影像超分辨率重建方法具有灵活性强、能够有效利用图像先验信息、方便进行点扩散函数（Point Spread Function,PSF）估计等优势。利用序列图像超分辨率重建方法,去除或降低光学遥感影像中噪声的影响,提高影像的边缘保持能力和可视化效果,对影像后期的应用具有重要的价值与意义。凸集投影（Projection Onto Convex Sets,POCS）方法是序列遥感影像超分辨率重建方法中一种典型方法,具有方便加入影像先验信息、不同序列影像之间具有互补信息、成像模型灵活、算法原理直观、不需要大量训练样本的优势。本文以POCS方法的原理为基础,针对POCS方法重建影像存在纹理细节信息较少和边缘保持能力不足的问题,采用了椭圆抛物面模型估计图像的PSF,提出了顾及图像局部相似性特征和边缘特征的参考帧影像生成方法,优化了传统POCS方法当中的运动估计方法,利用Lucas–Kanade（LK）光流法对序列影像进行配准,提高了影像配准的精度和效率。研究主要涉及以下两个部分。（1）针对传统POCS方法未对影像的PSF进行估计导致重建影像纹理细节信息较少的问题,在PSF估计方面,本文采用了基于椭圆抛物面模型的PSF最优估计方法。从PSF的原理出发,结合影像的降质特性,对点状地物成像特性进行分析,进行模型构造和参数解算得到符合影像退化特性的PSF,为后续影像重建提供了重要的理论依据。（2）针对传统POCS方法重建影像存在边缘保持能力不足的问题,根据POCS方法的实现步骤,基于图像的局部相似性特征和边缘特征,提出了顾及局部相似性特征和边缘特征的参考帧影像生成方法,提高了重建影像的边缘保持能力。基于影像的边缘特征提出了拉普拉斯算子边缘增强方法、图像梯度边缘增强方法和随机森林边缘增强方法。本文以“珠海一号”视频卫星序列遥感影像为数据源,进行了不同地物类型的影像超分重建实验,分别对比分析了不同超分重建方法的实验结果。结果表明,相比于其他几种方法,本文方法的信息熵最少提升了0.82dB,平均梯度最少提升了0.92dB,有效提高了重建影像的纹理细节信息和边缘保持能力,为影像后期应用提供更好的数据源。该论文有图67幅,表16个,参考文献83篇。