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近年来,卷积神经网络(CNN)在单幅图像超分辨率重建领域(SISR)展现出良好效果。深度网络可以在低分辨率图像和高分辨率图像之间建立复杂的映射,使得重建图像质量相对传统的方法取得巨大提升。由于现有SISR方法通过加深和加宽网络结构以增大卷积核的感受野,在具有不同重要性的空间域和通道域采用均等处理的方法,因此会导致大量的计算资源浪费在不重要的特征上。为了解决此问题,算法通过双重注意力模块捕捉通道域与空间域隐含的权重信息,以更加高效的分配计算资源,加快网络收敛,在网络中通过残差连接融合全局特征,不仅使得