在图像采集过程中，受到图像采集系统的限制和周边环境的影响，要获取原始场景的所有信息几乎是不可能的。如何充分挖掘图像中所包含的信息，提高图像的空间分辨率，一直都是图像处理领域所致力解决的问题。图像超分辨率被认为是解决这一问题的便捷方法。目前，图像超分辨率已经有了很多经典的算法，并且取得了很好的效果，但是它们都没有考虑图像的非局部相似性，导致图像信息的浪费。本文在上下文插值算法的基础上，提出了基于非局部相似性单帧图像插值算法，其基本思想是将经典插值算法的插值图像看作为一幅噪声图像，其插值误差看作为图像噪声，利用非局部平均去噪的方法对插值结果进行修正。另外，我们将图像非局部自相似思想运用到视频序列图像的超分辨率重建，这样不仅可以利用单帧图像中的非局部相似块的信息，而且还可以充分利用相邻帧的相似块的信息。实验结果表明，用本文方法得到的插值图像边缘更加锐利，人造效应明显减少。