虽然传统的超分辨率（Super Resolution, SR）重建方法已经取得了显著的成功，但在捕捉图像细节方面仍存在一些限制。与此同时，近年来出现了出色的神经网络模型，虽然效果出色，但却牺牲了重建速度。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于多类型卷积融合的图像SR方法，具体来说，将不同类型的卷积核组合在一起，以提取更丰富的图像细节信息，并提出了多类型卷积融合的方法。本文通过一系列详尽的实验验证了基于幻影模块非对称卷积融合网络的模型。实验结果确认，这个模型显著提升了图像重建的质量。
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