图像的超分辨率重建是指利用已经获得的低分辨率图像、通过技术手段获得高分辨率图像的方法。超分辨率重建技术具有不涉及硬件，成本低等优点，在军事、医疗、工业、公安、交通、民用等领域有着广泛的应用前景。因此图像的超分辨率重建有重大的应用价值。　　图像序列的超分辨率重建是指将一组低分辨率图像通过信号处理方法整合为一幅高分辨率图像的过程。　　论文论述了图像超分辨率重建的关键技术以及评价方法，针对基于图像序列的超分辨率重建方法POCS进行了深入研究，重点分析了影响POCS重建效果的运动估计和初始值估计两个重要过程。提出了一种基于初始预测的双十字搜索的块匹配方法，利用运动矢量的相关性，预测初始搜索点，采用大十字模板对大运动矢量进行定位，小十字模板对小运动矢量进行精化搜索，减少了搜索点数，提高了运动估计的准确性和搜索效率。针对传统POCS算法重建图像中出现的导致图像边缘质量下降的现象，提出了基于边缘梯度插值的改进方法，利用边缘检测和梯度插值对重建过程中初始图像估计。实验结果表明，利用改进方法重建的高分辨率图像在提高分辨率的同时能够很好地保持图像的细节，在一定程度上改善锯齿效应，提高了重建图像质量。