二维码图像在实际应用中常常由于压缩、模糊、低分辨率采集等原因导致质量下降，直接影响解码准确率。传统图像超分方法主要关注视觉质量，但对二维码这类结构化强、容错模式敏感的图像来说，仅提升 PSNR 和 SSIM 并不足够。因此，我在
ESRGAN的基础上进行改进，设计了一种融合了
残差密集模块（RRDB）、
通道注意力机制（SEBlock） 与
Transformer 编码器 的二维码图像超分辨率模型 ——
QRSuperResolutionNet（简称：QRSRNet），旨在同时提升图像质量与识别鲁棒性。
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