超分辨率重建是一种通过使用深度学习技术提高图像质量的方法。它可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像，从而改善图像的细节和清晰度。在本文中，我们将介绍超分辨率重建的基本原理，并提供相关的源代码示例。
超分辨率重建的基本原理是利用深度学习模型学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系。这种映射关系可以通过训练一个神经网络模型来实现。下面是一个使用Python和深度学习框架TensorFlow实现的超分辨率重建的示例代码：
import tensorflow as tf
# 定义超分辨率重建模型
def super_resolution_model():
model = tf.keras.Sequential()
# 添加卷积层
model.add