超分辨率图像重建技术可以提高图像分辨率，但是通常会给图像带来相应的尺寸变化，如何评价质量提升是个难题。目前常用的图像质量评价算法很少涉及图像的尺寸变化。基于结构相似度（SSIM）和尺度空间理论（SIFT），提出了一种针对超分辨率重建图像的弱参考质量评价算法，算法将SSIM与SIFT融合，能够适用图像尺寸的变化。通过仿真和实验证明了该算法的有效性。实验结果表明，该算法能够很好地适应图像尺寸的变化，可以客观地评价超分辨重建图像质量的好坏。