本发明涉及一种基于增强递归残差网络的磁共振图像超分辨重建方法，增强递归残差网络由上采样子网络、预测子网络和重建子网络组成；采用深度卷积神经网络，借鉴残差网络和递归学习的优异表现，以反复递归的残差模块为基本单元，在残差模块之间进行紧密跨连接，利用图像高频特性引导，构造增强递归残差网络，采用高分辨率图像及其对应高频特性对各层残差模块的超分辨重建进行多层监督，以实现用少量参数的卷积网络获得最优的磁共振超分辨重建效果，并在训练过程中监督重建结果，以实现用更少的参数重建出更好的高分辨率磁共振图像。