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本文介绍了一种基于深度学习的图像超分辨率（SR）方法，提出了“粗到细”卷积神经网络（Coarse-to-Fine CNN, CFSRCNN），用于解决传统上采样方法在训练过程中引起的振荡问题。该方法不仅提升了超分辨率恢复的稳定性，还在性能和计算效率之间实现了良好的平衡。
CFSRCNN是一种级联网络结构，主要由特征提取块（FEBs）、增强块（EB）、构造块（CB）和细化块（FRB）组成。网络通过多层特征提取和融合机制，有效捕捉图像的低频和高频特征，确保在上采样过程中不会引入不稳定性。
特征提取与增强：FEBs层采用异构卷积结构，结合局部和全局特征，通过信号传递机制增强特征表达。1x1卷积的设计优化了特征提取效率，同时保留了边缘信息。
残差学习与特征融合：CB层通过融合FEBs和EB的输出特征，利用上采样操作和残差学习技术，捕捉互补的高频和低频信息，减少信息丢失。
细化网络：FRB层进一步细化特征，提取更为精确的SR特征，提升模型的稳定性和恢复效果。
网络结构优化：CFSRCNN采用异构卷积和3x3/1x1卷积结构，显著降低了网络的深度和复杂度。与流行的RDN和CSFM方法相比，参数量仅为其5.5%和9.3%。
残差学习与特征增强：EB模型使用残差学习技术代替传统的Concat操作，增强了特征的鲁棒性。通过多层堆积平滑了低频特征，防止了像素增强过度。
全局与局部特征融合：CFSRCNN通过上采样操作和残差学习技术，有效结合了图像的全局和局部特征，避免了传统方法中因上采样引起的训练不稳定问题。
CFSRCNN在多个基准数据集（如Set5、Set14、B100、U100、720p）上展现了优异的性能。以下是部分实验结果：
不同缩放因子下的SR性能：CFSRCNN在多个基准数据集上与其他方法进行对比，显著提升了超分辨率恢复的质量和稳定性。
训练时间与复杂度：CFSRCNN的复杂度和训练时间显著低于传统方法，同时保持了高性能。
可视化结果：在Set14和B100等数据集上，CFSRCNN恢复的高清图像质量得到了广泛认可。
提出了一种结合了LR和HR特征的级联网络结构，有效解决了传统上采样方法引起的训练不稳定问题。
基于异构卷积提出的新型特征融合机制，显著提升了SISR性能，同时保留了图像质量。
在性能和计算效率之间实现了良好的平衡，为超分辨率任务提供了高效的解决方案。
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