本发明提出一种基于全逐点卷积的轻量级图像超分辨率方法。与一般的3×3卷积相比，逐点卷积包含的参数更少，计算成本也更低，但缺失了局部特征融合这一关键特性。为了解决这个问题，本发明通过空间移位操作扩展了逐点卷积，通过特征聚合使其具有了特征聚合的能力，而且空间移位操作没有额外计算成本。基于移位卷积，本发明替换标准残差结构中的3×3卷积，并提出了移位残差单元。通过堆叠不同规模的移位残差单元实现了不同模型大小的移位卷积网络SCNet。最后在多个公开测试数据集上结果表明本发明提出的SCNet方法均取得了最好的结果。此外，本发明也通过详细的消融分析，验证了本发明提出的不同模块的有效性。