目前序列帧超分辨率重建主要针对理想成像环境中较高质量的影像，大多仅注重空间分辨率的提高，当应用于夜视影像（具有低照度、运动遮挡、大噪声、色彩信息不丰富等特点）时，效果往往不佳。. 本项目针对夜视影像特点和人眼视觉特性，将提高影像解译和可视判读能力作为最终目标，研究复杂夜视场景下的多约束夜视影像超分辨率重建方法。首先，为获取准确的运动信息，建立并改进低照度下高精度的TV-L1光流亚像素运动估计算法。其次，构建保持影像边缘特性的多尺度双边滤波算法来抑制重建中的噪声放大并调整影像的高动态范围。然后，研究基于日光影像统计特性和简化颜色空间的夜视场景色彩重构算法，改善色彩信息。最后，将上述多约束融入到POCS 重建的整体框架中，相互协同，迭代重建出空间分辨率和色彩分辨力都极大提高的影像。. 本研究对夜视影像中弱小信息的分割、提取、识别与解译等各种研究与应用都具有十分重要的意义。
