近年来,随着图像处理应用越来越广泛和深入,其对图像质量的要求也越来越高,对高分辨率图像的需求也越来越大,图像超分辨率一直以来都是计算机科学研究的热点。而由于物理器件本身硬件功能上的限制,不能通过更换传感器无止境地提高采集图像的分辨率,而且更换传感器必将增加成本,不利于应用的推广。图像超分辨率技术是一种利用信号处理技术来获得高分辨率图像的方法,有效地克服了图像系统内在的分辨率限制,成本较低,在视频监控和传输、卫星遥感、医学影像的生成和军事侦察领域有着广泛的应用。　　 本文主要研究张量投票模型下彩色图像的超分辨率技术,针对彩色图像超分辨率中出现的颜色失真现象,引入了HSI颜色空间。首先根据亮度通道信息生成图像对应的张量场,再通过张量投票得到与目标高分辨率图像对应的稠密张量场,利用该张量场信息指导超分辨率插值,最后结合迭代反投影算法,对初始结果进行优化,得到了满意的高分辨率图像。本文算法利用了张量投票在提取主观轮廓上的优势,并将张量投票与迭代反投影算法结合在一起,取得了良好的超分辨率效果。　　 最后,本文在Visual C++6.0平台上,实现了一个张量投票模型下彩色图像超分辨率原型系统。该系统实现了图像颜色空间的转化、图像的张量表示、张量投票、矩阵特征分解以及迭代反投影等功能,并对系统的性能进行了分析。