近年深度卷积神经网络在图像超分辨率领域取得了巨大成功。然而多数基于深度卷积神经的超分辨率模型不能很好地利用来自低分辨率图像的各级特征，从而导致相对较差的性能。本文采用全局特征融合的方法，对全局多层次特征进行联合学习，充分利用各卷积通道特征，通过全局跳跃连接，使网络更注重高频信息的学习，并采用亚像素卷积实现上采样重建，取得了更好的效果。
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