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早在二十世纪751十年代,图像超分辨率重建技术就已经被科研学者所提出。这两个科研学者就是Harris和Goodman。他们深入研究了图像复原的概念，进而提出这项技术。这一概念的出现对社会产生很重要的影响，人们开始对这一技术展开探究,并陆续发明了一些复原方法,尽管其仿真效果还不错,然而却没有流行起来，所以这种方法没有被人们普遍接受。八十年代末之后,像小波理论之类的许多优化理论得到很大的进步，这也使得超分辨率重建方法的研究取得很大的进展。所以很多学者也研究出来一大批研究成果,应用领域及其广泛，包括航空航天领域、医学拍照领域、目标识别领域等诸多的领域。值得一提的是,一些开发中心和公司已经开始应用这个理论研究成果来开发生产CCD传感器阵列，取得了很好的效果。33166
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图像超分辨率重建技术使用到的图像可以分为一帧和多帧，一帧对应基于单帧图像的重建，多帧则对应基于多帧图像的重建。从字面上看，基于单帧的图像重建也就是指通过处理一幅低分辨率图像，对其进行重建，来获取高分辨率图像，也就是通常所说的图像放大技术。因为从一幅图像中可以提取的信息比较少，所以当放大倍数较高时无法放大出效果好的图片。基于多帧图像重建先是建立低分辨率图像库，然后对他们进行处理，使用一些信息进行重建，得到的图像的质量要好于单帧图像重建的图像质量[3]。我们还可以根据图像重建的方式将其分成基于频域的方法和基于空域的方法。频域方法比较简单，所以在早期被广泛使用。但是其也存在一些缺陷，基于频域的方法只能应用在线性空间不变的退化模型，无法对空间的先验信息进行有效的处理，所以后来就把研究的重点转移到了基于空域的方法上。这种方法可以对图像上所包含的先验信息，纹理信息，相似结构信息进行分析处理，它可以充分利用帧与帧之间的位移信息，与一些基于重建的方法相结合，成为了研究热点。
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在图像超分辨率技术日趋完善的今天，可以说研究成果已经硕果累累，但是还有很大的发展空间，尤其是在实用性上，主要在以下的几个方面：
（1）在超分辨率重建的过程中，我们选用的都是简单确定的降质模型，而实际的成像过程很严苛，我们所使用的近似模型还无法满足。所以说未来的一个发展方向就是寻找可以满足要求的退化模型，来完善成像模型。使得重建更加精准，得到理想的结果。
（2）提高效率和增强鲁棒性。目前被广泛使用的重建算法都普遍计算很复杂，因此也导致了很差的运行效率。所以在未来的发展中，如何在减少计算量的前提下还能有效地提高算法的效率，将会成为研究的热点方向。此外，假设是很多算法中必须要使用的，对于一些无法满足的假设（如亮度不变等），就需要更深层次的去研究鲁棒性高的算法来进行优化，进而满足实际需要。
（3）近些年来，对于模糊图像的重建成果还不能满足大家的期望，也是研究的一个难点，也就需要对其进行更深层次的研究。现在的研究普遍对象普遍是二文图像，而忽视了三文图像，未来对于三文图像的超分辨率研究也是一个热点。
（4）现在的图像质量评价标准有很多，然而缺乏一种客观地评价标准体系，所以对超分辨率重建的结果建立客观的评价标准很重要。目前存在的评价标准有很多，如PSNR、SSIM等，这些方法都是含有很多大的主观成分，无法真实的客观的反应出图像超分辨率重建的效果，所以需要创建一个客观的实用的精确地评价标准。