本发明公开了一种无监督深度字典学习的CT金属伪影校正与超分辨率方法，包括如下步骤：S1、构建初始CT图像数据集；S2、构建无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型；S3、设计训练无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型所需的损失函数；S4、基于训练参数和损失函数对无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型进行优化和训练，得到最优的无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型；S5、输出金属伪影校正和超分辨率的CT图像。本发明进一步提高CT图像质量，既能对CT图像的金属伪影进行校正，同时能提高CT图像的分辨率。
