近年来,超分辨率图像复原技术在图像处理和计算机视觉领域逐渐成为热点研究方向之一。这一课题在安全监控、卫星遥感、医学影像、航空航天以及流媒体等领域都具有广阔的应用前景。在总结当前国内外相关研究成果的基础上,针对所研究的问题,提出了一种基于图像多尺度特征的超分辨率复原方法。采用尺度不变特征变换提取图像的多尺度特征,并对特征进行精确匹配,产生具有亚像素精度的帧间运动估计,而运动估计的鲁棒性和精确性为超分辨率图像重建提供了基础;然后,对非局域均值滤波算法进行了优化,并采用优化后的算法对重建结果进行复原,充分利用了图像自身的先验知识,消除超分辨率重建问题的病态性以及噪声等因素造成的图像退化,最后通过对比实验初步验证了算法的效果。此外,还设计实现了一个图像超分辨率复原处理系统,能够针对图像序列、视频等多种输入进行超分辨率处理,生成高质量的结果图像,并能通过计算对图像质量给出客观评价。实验表明,所提出的基于图像多尺度特征的超分辨率复原方法,将尺度不变特征变换和非局域均值滤波算法用于超分辨率图像复原,能够产生较清晰的高分辨率图像,这为超分辨率复原技术的实现提供了新的思路,值得进一步挖掘和研究。