本发明涉及图像处理技术，公开了基于知识蒸馏的图像超分方法，其方法包括，准备训练超分模型需要的输入和标签，输入是低分辨率图像，标签是高分辨率图像；复杂模型的获取，基于噪声水平的图像超分方法获得复杂模型；简单模型的获取，构建一个多尺度的简单超分模型；模型的训练，对于步骤2和步骤3的超分模型进行拼接，并基于复杂模型进行训练简单模型。本发明模型的输入是低分辨率图像，通过已经训练好的复杂超分模型，利用知识蒸馏技术，让简单模型学习复杂模型学到的超分知识，可以得到较好的超分结果，又有较快的运行速度。