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目前,单幅图像超分辨率重建取得了很好的效果,然而大多数模型都是通过增加网络层数来达到好的效果,并没有去发掘各通道之间的相关性。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力机制(CA)和深度可分离卷积(DSC)的图像超分辨率重建方法。整个模型采用多路径模式的全局和局部残差学习,首先利用浅层特征提取块来提取输入图像的特征;然后,在深层特征提取块中引入通道注意力机制,通过调整各通道的特征图权重来增加通道相关性,从而提取高频特征信息;最后,重建出高分辨率图像。为了减少注意力机制带来的巨大参数影响,在局部残差块中使