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针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建(SRCNN)方法存在的重建网络浅、特征利用率低以及重建图像模糊等问题,提出基于多尺度特征映射网络的图像超分辨率重建方法.多尺度特征映射网络通过学习低分辨率(LR)特征与高分辨率(HR)特征之间的映射关系,将多个尺度的LR特征映射到HR特征空间,通过特征融合来提高重建过程中对特征的利用率;该方法定义了结合逐像素损失、感知损失和对抗损失的联合损失函数,从低频内容、图像边缘和局部纹理等方面均衡提升重建图像质量.对数据集Set5、Set14和BSD100的图片4倍下采样后进