超分辨率重建技术是利用一系列相似的低分辨率图像的,融合其中冗余的信息,构造出高分辨率图像的技术。由于超分辨率重建技术通过信号和图像处理技术来提高图像分辨率,而不需要提升成像系统的硬件性能,因此成为图像处理领域研究的热点之一。在一些领域,对超分辨率重建速度的要求比较高。本论文主要学习和实现基于Adaboost的超分辨率重建算法,它是一种快速的超分辨率重建算法。本论文具体的工作主要集中在四个部分:第一,对超分辨率重建技术的概念、内涵进行阐述。详细研究和分析POCS和MAP算法。第二,在对多种块匹配运动估计搜索算法分析比较的基础上,提出改进的SEA运动估计算法,相比SEA算法有效的提高了匹配的速度,并同时保证运动估计的准确性和可靠性。第三,研究分析Adaboost学习算法,并提出其在基于Adaboost的超分辨率重建算法中具体的实现。第四,通过在VC++6.0上编写的软件系统,实现了基于Adaboost的超分辨率重建算法和作为比较的POCS算法。