图像超分辨率重建是计算机视觉领域和图像处理领域研究的重要问题。随着虚拟现实、3D重建、高速摄像等技术的发展,由多镜头组成的阵列相机已成为计算机视觉领域的研究热点,但这种多镜头组成的阵列相机体积大、不容易携带,微阵列模组便成了阵列相机研究中的热点。本论文基于微阵列镜头,研究超分辨率重建技术,在手持式图像获取设备上得到应用。本论文的主要工作和创新之处包括：1)图像校准。以数学极限原理,对阵列图像的每个图像进行分块校准,每一小块对应一个校准矩阵,可消除阵列图像由于位置关系不同引起的视差。2)利用改进正则化方法对校准后阵列图像进行超分辨率重建。在正则化算法中融入了模糊度算子,利用图像模糊度参数来决定各个图像在重建过程中的权重,以此来决定每幅图片对重建过程影响的大小,从而削弱模糊图片对重建结果的影响,提高重建结果的质量。3)锐化增强。对重建之后的图像利用几何局部自适应锐化核进行增强,提高了超分辨率重建结构的质量。通过仿真实验可以验证,根据数学极限原理利用多个校准矩阵,能够消除阵列图像由于位置角度原因造成的视差。根据阵列图像特点,融入模糊度的正则化迭代方法的重建结果,比传统正则化算法得到的重建图像主观视觉效果好,客观上本文算法的图像清晰度评价算子高于传统正则化算法,实验结果良好,表明了本文超分辨率重建算法能够充分利用阵列图像的信息,得到质量较好的重建结果。