卷积神经网络已在图像超分辨率领域得到广泛应用，Transformer近年来在该类图像处理任务中的扩展更是具有里程碑的意义，然而这些大型网络具有过多的参数量和计算量，其在部署和应用上存在很大局限性。考虑到上述发展现状，提出一种基于交错组卷积与稀疏全局注意力的轻量级图像超分辨率重建网络，该网络引入了以交错组卷积为主的特征提取模块，对Transformer的多头自注意力机制进行优化，设计了一种稀疏全局注意力机制以增强特征学习能力，并提出了一种多尺度特征重构模块来提高重建效果。实验结果表明：相比其他几种基于深度神经网络的方法，所提方法的PSNR、SSIM、参数量、计算量等性能指标都表现较好。而与基于Transfomer的方法相比，所提方法在PSNR、SSIM指标上平均提高0.03、0.0002，在参数量、计算量、运行时间上平均降低2.66×10⁶、130×10⁹、930 ms。