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在基于示例学习的单幅图像超分辨率(SISR)重建中,假设从低分辨率(LR)到高分辨率(HR)图像块的映射关系是一对一的,但同一LR块会与多个HR块对应,导致了LR与HR块的匹配误差.为解决HR复原块的失配问题,文中首先导出了LR块主题模式的概率模型,引入信号的隐藏主题这一种新的观察信息.然后提出了一种基于块主题差异和上下文最大概率的结构感知复原机制,通过主题模式与邻域块内容的关联,形成LR块的流形描述;在重构中通过自适应主题决策树选择和节点回归矩阵映射,从相似的LR流形信号中准确区分和复原HR信号.