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在基于字典的图像超分辨率(SR)算法中,锚定邻域回归超分辨率(ANR)算法由于其优越的重建速度和质量引起了人们的广泛关注。然而,ANR算法的锚定邻域投影并不稳定,以致于不足以涵盖各种样式的映射关系。因此提出一种基于自适应锚定邻域回归的图像SR算法,根据样本分布自适应地计算邻域中心从而以更精确的邻域来预计算投影矩阵。首先,以图像块为中心,运用K均值聚类算法将训练样本聚类成不同的簇;然后,用每个簇的聚类中心替换字典原子来计算相应的邻域;最后,运用这些邻域来预计算从低分辨率(LR)空间到高分辨率(HR)空