本申请公开了一种基于压缩感知和深度光学的高速超分辨成像方法及装置，其中，方法包括：基于衍射光学和压缩感知理论，建立衍射光学元件和视频单帧压缩共同作用的成像模型，并利用深度学习框架端到端优化点扩散函数和重构网络，进而对三维视觉信号在空域进行编码，生成第一编码信息，并采用随机采样矩阵对三维视觉信号在时域进行编码，生成第二编码信息，并通过重构网络对时域和空域压缩采集的单帧低分辨观测图像进行重建，生成成像结果。由此，解决了相关技术采用分布式方法解决高速成像和超分辨成像问题，导致无法同时考虑时间与空间两个维度，视觉信息采集的效率和通量较低，无法有效满足成像需求的技术的问题。