图像超分辨率重建技术可以突破成像硬件的限制,将低分辨率图像重建为高分辨率图像。因此,图像超分辨率重建技术被应用在卫星遥感、监控安防、医学图像成像等领域。近年来,基于锚定邻域回归的图像超分辨率重建算法由于具有重建速度快和重建图像质量高的特点,而受到人们的关注。因此本文主要针对基于锚定邻域回归的图像超分辨率重建算法展开研究,主要工作包括以下两点:(1)为了进一步提升图像的重建质量,使用迭代反投影算法作为锚定邻域回归超分辨率重建算法的预处理算法。针对迭代反投影算法存在反向投影滤波器难于设定的问题,提出一种基于线性回归求解反向投影滤波器的方法:首先通过线性回归求解出可以表示出高、低分辨率图像关系的全局映射矩阵,接着通过全局映射矩阵计算出反向投影滤波器。实验结果表明,使用迭代反投影算法作为锚定邻域回归超分辨率重建算法的预处理算法可以提升图像的重建质量。(2)基于锚定邻域回归算法为了确保重建图像的质量,需要特征在1024个锚点中找到最近锚点。因此,为了降低特征搜索最近锚点的计算量,提出了一种新的哈希编码,并将哈希编码应用在锚定邻域回归超分辨率算法的训练阶段和重建阶段。在训练阶段,将拥有相同编码值的特征进行K均值聚类得到锚点集,并用编码值作为锚点集的标签。在重建阶段,通过对特征进哈希编码,快速找到与编码值匹配的锚点集,并在锚点集中的K个锚点中找到最近锚点。实验结果表明,基于哈希编码的锚定邻域回归超分辨率算法在重建质量和重建速度上优于原先算法。