基于亚像素卷积神经网络的图像超分辨率重建是一种先进的深度学习技术，它通过亚像素卷积层将低分辨率图像的特征图重新排列，直接生成高分辨率图像。与传统插值方法不同，亚像素卷积能够在网络末端高效地提升图像分辨率，同时减少计算复杂度。该方法通过学习低分辨率与高分辨率图像之间的非线性映射关系，有效恢复图像的细节和纹理，显著提升重建质量。此外，亚像素卷积神经网络通常结合残差学习和注意力机制，进一步优化重建效果，使其在保持图像自然度的同时增强高频信息。