本发明公开了一种结合即插即用深度卷积网络和快速分裂的图像超分辨率方法，其包括以下步骤：（1）获取待处理的退化图像并进行预处理；（2）构建即插即用深度卷积和快速分裂网络即plug‑and‑play网络；包括：密集残差U型降噪模块和稀疏诱导项的图像恢复模块；（3）将预处理后的图像输入plug‑and‑play网络进行训练，最终得到处理后的清晰图像；本发明结合了深度卷积网络和传统算法，既可以发挥深度学习算法在提取特征时候的强大优势，也可以引入传统算法带来的先验知识，使模型具有比较强的解释性和鲁棒性，能够清晰地描述重建过程和优化过程，让整体的超分辨率效果有显著的提升。