本申请提供了一种超分辨率图像重构方法、装置、设备及可读存储介质，具体地超分辨率图像重构方法通过获取预置高分辨率图像，并对预置高分辨率图像进行处理得到对应的低分辨率图像；将预置高分辨率图像与低分辨率图像与写入了激活函数的卷积神经网络进行神经网络模型训练，得到卷积神经网络模型；将待重建的人脸区域图像作为待重建字典，与输入了预置外部训练样本字典的卷积神经网络模型得到的卷积神经网络模型参数进行超分辨率人脸图像的重构处理，解决了目前基于人脸图像的超分辨率算法，在图像降质严重的情况下，重构效果并不理想，导致图像清晰度不足的技术问题的技术问题。