Las imágenes de alta calidad de objetivos espaciales son importantes para la vigilancia espacial y la defensa contra ataques espaciales. Para obtener imágenes de objetivos espaciales con mayor resolución y nitidez, este documento propone una red de reconstrucción de superresolución de imágenes basada en regresión dual y un mecanismo de atención convolucional deformable (DCAM). En primer lugar, el espacio de mapeo está restringido por la regresión dual; en segundo lugar, se utiliza la convolución deformable para expandir el campo perceptual y extraer las características de alta frecuencia de la imagen; finalmente, se utiliza el mecanismo de atención convolucional para calcular la saliencia del dominio del canal y del dominio espacial de la imagen para mejorar las características útiles y suprimir las respuestas de características inútiles. Los resultados experimentales muestran que el método supera al algoritmo de comparación tanto en el índice de evaluación de calidad objetivo como en la precisión de localización en el conjunto de datos de imágenes de objetivos espaciales en comparación con los algoritmos de superresolución de imágenes actuales más populares.