我们提出了一个简单但有效且可扩展的deep CNN框架为SISR。该模型超越了广泛使用的双三次退化假设，适用于多种甚至是空间变化的退化，为开发一种实际应用的基于cnn的超解析器迈出了实质性的一步;        针对LR输入图像、模糊核和噪声之间的维数不匹配问题，提出了一种新的维数拉伸策略。虽然这个策略是为SISR提出的，但它是通用的，可以扩展到其他任务，如去模糊。如下图，感觉这个