为了提高单幅图像超分辨方法的性能，提出了新的基于投影矩阵的超分辨率方法。通过引入字典的互不一致性增强求解出的字典的表达能力；对分类后的低分辨率图像特征和相应的高分辨率图像特征的关系学习多个投影矩阵；并通过设置权重矩阵，增强邻近字典原子对当前图像块的表达能力，弱化较远原子的表达能力。在对投影矩阵进行正则化约束的前提下，利用字典原子和特征块之间的相关性以及特征块与其聚类中心的欧式距离关系，重构出拥有更加详细信息的高分辨率图像特征。实验结果显示，该方法的重构结果优于传统方法的重构结果。