遥感面阵凝视成像系统可以得到同一场景的多幅图像,研究者常利用这一特点进行多幅图像超分辨重建,以提高遥感图像空间分辨率。但是这类研究往往将超分辨过程独立出来,很少结合成像系统的几何参数优化超分辨重建模型。因此,对成像姿态影响图像不同方向上分辨率的问题进行了分析,提出了基于姿态角的各向异性模糊估计,使退化模型更加准确。同时,为了进一步精确面阵凝视成像系统超分辨重建中的匹配参数估计,提高由系统引起的全局初始匹配误差的包容性,基于最大后验法提出并行优化超分辨率图像和匹配参数的方法。算法充分利用成像过程信息并实时优化匹配参数,实验结果证明与现有方法相比,不仅可以得到细节信息更丰富,更易于人眼观察的遥感图像,并且均方误差降低0.3倍左右,信息熵平均提高1.2。