La variación total a menudo produce artefactos de escalera en la región suave de la reconstrucción de la imagen. Este artículo propone un algoritmo híbrido de variación total de orden superior y fraccional con regularización no local. La regularización de medias no locales se introduce para describir la información estructural previa de la imagen. Al seleccionar pesos apropiados en los coeficientes de variación total de orden fraccional y de orden superior, el algoritmo propuesto hace que la variación total de orden fraccional y de orden superior se complementen mutuamente en la reconstrucción de la imagen. Puede resolver el problema de no suavidad en áreas suaves cuando la variación total de orden fraccional puede mejorar los bordes y texturas de la imagen. Además, también aborda la variación total de orden superior alivia el artefacto de escalera producido por la variación total tradicional, aún suavizando los detalles de la imagen y el efecto no es ideal. Mientras tanto, el algoritmo propuesto suprime los efectos tipo pintura causados por la regularización de medias no locales. Se utilizan el método de multiplicadores de Lagrange y el método de multiplicadores de dirección alternos para resolver el problema de regularización. Al comparar con varios algoritmos de reconstrucción de última generación, el algoritmo propuesto es más eficiente. No solo produce un mayor pico de relación señal-ruido (PSNR) y similitud estructural (SSIM), sino que también retiene detalles y texturas de manera eficiente. Cuando la tasa de medición es del 0.1, las ganancias de PSNR y SSIM son de hasta 1.896 dB y 0.048 dB respectivamente en comparación con la variación total con regularización no local (TV-NLR).