深度学习在图像超分辨率重构中的应用已经成为提升图像质量的有效手段之一。图像超分辨率重构是指从一幅低分辨率图像中重建出高分辨率图像的过程，这在数字视频增强、医学影像分析等领域具有广泛的应用。卷积神经网络（CNN）在单幅图像超分辨率（Single Image Super-Resolution, SISR）重建中表现出色，但随着网络层数的增加，模型参数量增大、计算成本增加以及训练难度提升等问题逐渐显现。
提出的深度残差密集网络（Deep Residual Dense Network, DRDN）框架通过构建一个多层网络模型来解决传统卷积神经网络在图像超分辨率重构中面临的挑战。DRDN通过以下关键技术来提升网络性能：
1. 密集连接：在DRDN中，网络的各个层级之间通过密集连接，实现了特征的重用和信息的流通，使得即便是较浅层的特征也能被更深层的节点使用。这有助于网络从浅层到深层充分利用低分辨率图像的各个层级特征，为超分辨率重构提供更多的信息支持。
2. 残差学习：为了更好地融合和重构全局特征信息，DRDN采用了残差学习的策略。残差学习允许网络学习输入与输出之间的残差映射，而不是直接学习一个完整的映射。这种方法有助于网络解决优化过程中的梯度消失问题，同时提升模型在深层网络中的训练稳定性和效率。
3. 多路跳步连接：随着网络深度的增加，深层网络的训练难度随之增加，容易出现梯度消失或梯度爆炸问题。DRDN通过引入多路跳步连接（multi-hop connections），能够让网络中的误差更快地传播至每一层，从而缓解深层网络带来的训练困难问题。
在实验部分，DRDN方法与传统的深度递归残差网络（Deep Recursive Residual Network, DRRN）在公共数据集上进行了比较。实验结果表明，DRDN在保持网络稳定性的同时，在时间效率、收敛速度和重建效果等方面都有优于DRRN的表现。
关键词“卷积神经网络”指的是模仿生物神经网络结构和功能构建的深度学习模型，它由多层处理单元构成，能够学习数据的层次化特征；“深度学习”强调通过构建深层的神经网络来学习数据表示；“残差学习”是一种特殊的深度学习训练策略，旨在通过学习输入和输出之间的残差映射来优化模型；而“深度残差密集网络”是结合了残差学习和密集连接策略构建的一种新型深度网络结构，用于处理包括图像超分辨率在内的复杂视觉任务。
在中图分类号中，“TP391.41”表明本文档属于图像处理和计算机视觉的范畴。文献标识码“A”表示本文档是学术论文。文章编号为1672-7304(2019)06-0059-05，显示了该论文在相应期刊中的具体位置。
这项研究为图像超分辨率重构领域提供了一种新的网络结构设计思路，为后续的算法创新和实际应用奠定了良好的基础。通过实际的实验和对比分析，证明了DRDN框架在处理图像超分辨率问题时的优势，为图像质量提升和相关技术的进一步发展提供了指导和参考。
