在很多实际应用中很难获得适当的图像训练集，但是单幅图像放大却是一个病态问题。利用图像局部结构的自相似性和可传递性，结合非下采样Contourlet变换(NSCT)的优点，提出一种基于自类推与NSCT的单幅图像超分辨率重建(SRR)方法。采用NSCT对源图像和退化图像进行多尺度、多方向分解，得到用于学习的各带通方向子带对，利用图像自类推技术生成高分辨率的各带通方向子带，与立方插值放大后的源图像进行NSCT重构得到超分辨率重建图像。实验结果表明，该方法可以独立进行，摆脱一般方法对训练结合的依赖，能产