本发明公开了一种基于联邦学习的并行空洞新结构的超分辨率重构网络感包括若干个局部稠密连接残差组(LDCRG)，通过将若干个局部稠密连接残差组串联，所有的LDCRG的输出进行融合为上采样重构提供信息；每个局部稠密连接残差组由感受野匹配的残差稠密块(PRDB)组成；所述感受野匹配的残差稠密块包括感受野匹配模块(PDM)和残差稠密块(RDB)，感受野匹配模块添加在残差稠密块RDB的跳跃连接的两端信号之间；本发明通过PDM匹配残差跳跃连接两端的感受野和LDCRG有选择的对残差稠密块的输出进行融合学习，提升SR网络的性能。