提出了一种基于聚类的稀疏表示和自适应补丁集合的单图像超分辨率重建方法。 首先，我们从训练图像中随机提取图像补丁对，然后通过K均值聚类将这些补丁对划分为不同的组。 然后，我们从相应的组补丁对中离线学习一个过于完整的子词典对。 对于给定的低分辨率补丁，我们自适应地选择一个子词典来在线重建高分辨率补丁。 此外，将非局部自相似性和操纵核回归约束条件集成到补丁聚合中，以提高恢复图像的质量。 实验表明，该方法能够在客观评估和视觉感知方面实现最先进的性能。