傳統(tǒng)視頻超分辨率重建算法在去除噪聲的同時，很難有效保持圖像邊緣細(xì)節(jié)信息。針對該問題，構(gòu)建了一種結(jié)合多階導(dǎo)數(shù)數(shù)據(jù)項和自適應(yīng)正則化項的視頻超分辨率重建算法。在正則化重建模型的基礎(chǔ)上，該算法對數(shù)據(jù)項進(jìn)行改進(jìn)，引入能更好描述噪聲統(tǒng)計特性的噪聲多階導(dǎo)數(shù)，并利用去噪效果較好的全變分（ TV）和非局部均值（NLM）正則化項對視頻超分辨率重建過程進(jìn)行約束。此外，為了更好地保持圖像細(xì)節(jié)信息，采用區(qū)域空間自適應(yīng)曲率差分算法提取結(jié)構(gòu)信息，從而對正則化系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)。實驗結(jié)果表明：在噪聲方差為3時，與核回歸算法和聚類算法相比，該算法重建視頻主觀效果邊緣更加銳化，局部結(jié)構(gòu)更加正確、清晰；重建視頻的均方誤差（ MSE）平均下降幅度分別為25. 75%和22. 50%；峰值信噪比（PSNR）分別平均提升了1.35 dB和1.14 dB。所提算法能夠在去除噪聲的同時有效保持圖像的細(xì)節(jié)特征。