本发明公开了一种基于可见光图像增强的红外图像卷积神经网络超分辨方法。利用红外可见光双分辨相机拍摄得到场景的红外图像和可见光图像，形成红外‑可见光图像对，并处理得到训练集；以训练集迭代训练初始化后的卷积神经网络模型，直至迭代次数达到预设次数，卷积神经网络模型训练完毕，将红外相机拍摄到的红外图像输入训练后的卷积神经网络模型，得到超分辨的红外图像。本发明利用了可见光图像的信息，解决了超分辨过程中红外图像细节不丰富的问题，超分辨后的红外图像有更好的细节表现能力，卷积神经网络模型的鲁棒性强。