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摘要
图像超分辨率重建技术旨在通过算法从低分辨率图像中重建出高分辨率图
像，从而解决因成像设备限制和图像传输过程中的损耗等因素造成的图像分辨
率下降的问题。而基于卷积神经网络的图像超分辨率重建作为图像超分领域中
的一类主流研究方向，主要通过提升网络模型的深度和宽度来提升模型的学习
能力从而提升模型精度，随之而来的巨大的计算量和参数量导致该项技术难以
在实际生活中的轻量化便携设备中直接应用。针对上述问题，本文的主要研究
是在尽可能保证超分模型重建精度的同时对模型进行轻量化设计，因此共提出
了两个轻量
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