提出一种基于序列子集共轭梯度最优化算法的超分辨率图像重建算法。通过图像配准算法估计得到不同低分辨率图像间的平移和旋转量，结合期望图像的统计先验对问题进行规整，建立优化的代价函数。利用序列子集共轭梯度最优化迭代算法求解，得到高分辨率图像。仿真结果表明，该算法可以使内存降低15％，运算速度提高20％。

针对无扫描三维(3D)激光雷达距离图像分辨率低、随机噪声大的问题,以高分辨率单目相机作为辅助,提出基于权值优化分块自适应灰度-距离马尔科夫随机场（MRF）的稀疏距离图像重构方法.在构建灰度-距离MRF 多层次相关图基础上,采用分块快速插值策略,克服纹理拷贝并提高重构速度；采用简单线性迭代聚类（SLIC）超像素分割边缘惩罚方法,有效保护图像结构细节；采用空域距离核函数和灰度相似核函数双重引导,并针对不同邻域系统自适应调整核函数标准差,保证算法稳健性；针对各邻域系统,采用共轭梯度法实现了全局能量函数