图像，作为记录美好瞬间、传递情感信息、探知外部环境的重要手段和载体，在遥感、医疗、安防、娱乐等生产生活的诸多领域得到了广泛的应用。随着用户应用需求的不断提升，对图像的清晰度的要求也越来越高，使得部分场景下原始图像的分辨率难以满足使用需求。然而，受功耗、体积以及光学衍射极限等因素限制，通过硬件进一步提升图像分辨率的空间较为有限。为此，图像超分辨率重建技术应运而生，其能够在不改变硬件的前提下通过发掘图像数据先验提升其分辨率。图像超分辨率重建技术得到了广泛的关注并逐步发展成为图像处理领域的研究热点。

本书首先阐述了图像超分辨率重建的相关理论知识；其次结合单帧、双目、视频、高光谱、光场等不同的成像体制与应用场景，分别介绍了典型的图像超分辨率重建算法，并给出了具体的代码实现；最后对图像超分辨率重建算法的加速问题进行分析，并介绍了典型的加速算法。