摘要：从超分辨率图像复原的实际应用出发，提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法。在通用线性观测成像模型下，利用改进的奇异值分解法估计成像系统点扩散函数，通过高斯金字塔结构下的光流场方法估计图像间的亚像素级平动，利用基于统计特性的方法估计图像噪声方差等。根据以上参数及部分先验知识，运用最速下降迭代算法实现基于最大似然的超分辨率复原，并对迭代结果进行维纳滤波。计算机模拟实验结果表明，该方法具有较好的复原效果，其性能优于典型的反向迭影法。利用实际视频图像的复原实验证明了该方法的实用性。

关键词：超分辨率图像复原 线性观测成像模型 奇异值分解 最大似然估计 

单位：复旦大学电子工程系 上海200433