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单张图像超分辨率重建受到多对一映射的困扰.对于给定的低分辨率图像块,存在若干高分辨率图像块与之对应.基于学习的方法受此影响,学习到的逆映射规则只能预测这些高分辨率图像块的均值,从而产生视觉上模糊的超分辨率重建结果.为了弥补歧义性造成的高频细节损失,提出了一种基于深度网络、利用在线检索的数据进行高频信息补偿的图像超分辨率重建算法.该方法构建一个深度网络,通过3个分支预测高分辨率重建结果:一条旁路直接将输入的低分辨率图像输入到网络的最后一层;一条内部高频信息重建路径基于低分辨率图像回归预测高分辨率图像,