Un aspect de l'invention concerne un procédé automatique d’obtention d’une séquence d’images super-résolues à partir d’une séquence d’images supra-résolues à super-résoudre, chaque séquence d’images supra-résolues étant ordonnée temporellement et découpée en une pluralité de sous-séquences d’images supra-résolues comprenant chacune une pluralité d’images supra-résolues successives, ledit procédé comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir une image super-résolue à partir d'une sous-séquence d'images supra-résolues reçue, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur une base de données pour déterminer un ensemble de paramètres du réseau de neurones artificiels, la base de données comportant une pluralité de séquences d’images supra-résolues chacune associée à une séquence d’images super-résolues correspondante, ledit réseau de neurones artificiels comprenant : une première partie comprenant un ensemble de couches de neurones artificiels de convolution ; une deuxième partie comprenant un ensemble de couches de neurones artificiels de convolution, présentant une sortie fournissant des données de récurrence, et étant connectée à une sortie de la première partie et à une sortie récurrente fournissant, pour une sous-séquence d’images supra-résolues donnée d’une séquence d’images supra-résolues reçue par le réseau de neurones artificiels, les données de récurrence fournies par le réseau de neurones artificiels pour la sous-séquence d’images supra-résolues précédant la sous-séquence d’images supra-résolues donnée dans la séquence d’images supra-résolues ; une troisième partie comprenant un ensemble de couches de neurones artificiels de convolution, connectée à la sortie de la deuxième partie ; chaque couche de neurones artificiels de convolution correspondant à une matrice circulante comprenant un sous-ensemble de paramètres de l’ensemble de paramètres, liés à ladite couche de neurones artificiels de convolution, l'étape d’entraînement supervisé comprenant, pour chaque séquence d'images supra-résolues de la base de données, une sous-étape de mise à jour de l’ensemble de paramètres comprenant : la réception par le réseau de neurones artificiels, de chaque sous-séquence d’images supra-résolues de la séquence d’images supra-résolues par ordre croissant, pour obtenir une séquence d’images super-résolues comprenant chaque image super-résolue fournie par le réseau de neurones artificiels à partir d’une sous-séquence d’images supra-résolues reçue ; la minimisation d'une fonction de coût correspondant à l’erreur entre la séquence d’images super-résolues obtenue pour la séquence d’images supra-résolues et la séquence d’images super-résolues associée à la séquence d'images supra-résolues dans la base de données, la minimisation étant réalisée en appliquant une contrainte sur la valeur de la norme spectrale de chaque matrice circulante correspondant à une couche de neurones artificiels de convolution de la deuxième partie; Utilisation sur chaque sous-séquence d'images supra-résolues de la séquence d'images supra-résolues à super-résoudre dans l’ordre croissant, du réseau de neurones artificiels entraîné pour obtenir une séquence d’images super-résolues comprenant chaque image super-résolue fournie par le réseau de neurones artificiels entraîné à partir d’une sous-séquence d’images supra-résolues de la séquence d'images supra-résolues à super-résoudre.