La tecnología de reconstrucción de super resolución (SR) de imágenes puede mejorar la calidad de las imágenes de baja resolución (LR). Hay muchas redes de aprendizaje profundo disponibles diferentes de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. Sin embargo, estas redes suelen ser propensas a un bajo rendimiento en la computación compleja, gradientes desvanecidos y pérdida de información útil. En este trabajo, proponemos una red neuronal convolucional de sub-píxeles (SPCNN) para la reconstrucción de imágenes SR.