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针对车牌图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出一种针对模糊车牌图像的超分辨率重建方法。在FSRCNN的基础上进行如下改进:特征提取阶段采用双通道替代单通道,增强对图像有用特征信息的提取;映射部分使用深度可分离卷积替代原有卷积并减少映射层数,提升训练速度;重建部分采用子像素卷积操作替代反卷积层,抑制反卷积层产生的人工冗余信息。实验结果表明,该方法的重建结果与其他方法相比,图像质量在主观和客观方面都有所改善,训练时间也有所减少。