本文公开用于超分辨图像重建的特征提取方法，包括：构建卷积神经网络模型；所述模型包括输入模块、基础卷积层模块、注意力机制循环反馈卷积模块、上采样模块、特征融合模块和输出模块；利用所述模型对原始图像进行特征提取：输入模块接收原始图像数据；基础卷积层模块从原始图像数据中提取特征得到第一特征图；注意力机制循环反馈卷积模块利用空间注意力机制、通道注意力机制和循环反馈卷积单元从原始图像数据中提取特征得到第二特征图；上采样模块对第一特征图、第二特征图进行上采样得到第三特征图和第四特征图；特征融合模块对第三、第四特征图进行特征融合得到第五特征图；输出模块输出第五特征图。本文的方案能增强图像的清晰度与分辨率。