一种基于最近特征线流形学习的人脸图像超分辨率方法,把人脸图像块样本空间中的样本点两两相连形成特征线,将已有样本点扩充为特征线上的无数多个样本点,从而增强人脸图像块样本空间的表达能力;在扩充之后的样本空间中,利用最近特征线准则来定义样本空间中样本点之间的近邻关系,通过保持高低分辨率图像块样本空间的这种邻域关系,从而正确揭示高低分辨率人脸图像块流形之间的局部相似结构特征;通过保持这种局部相似结构特征,重构输入的低分辨率人脸图像块对应的高分辨率块,融合所有高分辨率块得到高分辨率人脸图像。此外,本发明根据输入的低分辨率图像块,对原始样本空间进行预筛选,再利用上述方法对其分析,大大降低本方法的运算复杂度。