针对现有算法中字典训练花费的时间非常大，且超分辨率图像重建效果不够理想等问题，提出一种改进型字典学习的超分辨率图像重建算法。该算法在字典训练阶段，先采用PCA对低频样本集进行降维，再单独训练出低频字典，然后利用稀疏表示系数集和高频图像样本集训练出对应的高频字典，从而提高了字典构建速度。在重建阶段，先利用字典重建出初始的高分辨率图像，再根据图像结构自相似的特征，对图像进行结构自相似优化，然后对图像进行全局优化，从而提高了重建图像的质量。实验结果表明，本文方法无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面