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摘要
在智能监控、医学成像和目标跟踪与检测等领域，高分辨率图像是十分重要
的，不同清晰度的图像能够直接影响到研究工作结果的可靠性，深度学习的引入
使得图像超分辨率重建技术得到快速发展，卷积神经网络成为最受研究者们关注
的方法。不过现有的超分辨率算法存在感受野较小、忽略深层特征差异性、特征
在网络中传递不够平滑等问题。针对上述问题，本文提出两种基于残差网络的图
像超分辨率重建算法，在尽可能降低参数量的同时提高网络重建效果。本文的研
究内容具体如下：
（1）传统的深层神经网络通常以跳跃连接等方
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