文中提出一种基于图像块稀疏表示的单幅图像超分辨率重建方法。所提出的重建过程提供了一个更好的稀疏解决方案,即L1范数优化过程。在优化过程中,利用高效的特征提取算子保证了高分辨率图像块的准确性。最后,利用粒子群优化算法选择最佳自适应稀疏正则化参数,使全局重建过程具有鲁棒性。目前使用字典耦合的训练方式学习字典。各种图像质量评价标准证明该方法相对于现有的超分辨率重建方法有很大的优越性。