一种基于深度卷积神经网络的火星图像超分辨方法，属于计算机视觉中的图像超分辨技术领域。本发明针对现有图像超分辨方法对真实的伴有噪声的火星图像超分辨结果较差的问题。包括模糊核估计，噪声建模和基于patch判别的上采样网络三部分；本发明方法专注于通过模糊核评估算法得到真实模糊核，对模糊核进行计算从而实现真正的盲超分辨；使用噪声提取算法从原始图像中收集噪声，并使用卷积神经网络进行噪声建模，产生与火星图像相似的噪声分布；最后，使用经过模糊核学习的注入噪声后得到的低分辨率火星图像，再送入到基于patch判别的上采样网络中，得到最后的超分辨率火星图像。本发明用于实现LR火星图像的超分辨。