针对遥感影像超分辨率重建问题，提出了一种改进联合字典学习的超分辨率重建模型。利用最优方向字典更新算法进行耦合字典对的学习，将由低分辨率字典学习得到的稀疏系数传递至高分辨率字典学习空间，形成高、低分辨率字典对，重建得到高分辨率遥感影像。该算法通过优化，实现训练样本自动截取，通过验证实验表明：与已有的经典算法相比，提出的算法定量评价指标有明显改善，同时，在字典学习过程中所需时间远少于现有经典算法，大大提高了遥感影像重建的效率，其重建影像更加清晰，几何纹理结构更加明显，证明了该算法的高效性。