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传统的图像压缩方法常采用小波变换,该方法不利于保留图像的原始细节并且清晰度也得不到满足,而SRCNN网络问世后,它在图像超分辨重建的应用使得深度学习在图像处理领域得到扩展。2014年,深度学习模型SRCNN一经提出,为深度学习解决图像压缩领域的像素问题开创了新纪元。本文利用深度学习技术,完成了图像的超分辨率重建,通过实验,将原始图像输入网络后不仅可以保留图像的细节信息还能将图像进行有效的压缩,最后的结果显示改进后的SRCNN模型在处理高亮度低纹理度图像上具有优势,并且具有良好的峰值信噪比。