Se propone una red de superresolución ciega con atención de doble canal para imágenes capturadas por el fibroscopio submilimétrico de diámetro 0,37 mm. El fibroscopio puede ser utilizado en escenarios donde otros dispositivos de adquisición de imágenes no pueden aplicarse debido a sus características flexibles, suaves y mínimamente invasivas. Sin embargo, las imágenes tienen ruido reticulado negro y solo 3000 píxeles. Para mejorar la calidad de la imagen, se utiliza el filtro de rechazo de banda Butterworth para reducir la frecuencia del ruido reticulado. Al optimizar el modelo de superresolución ciega, se pueden reconstruir imágenes de alta calidad que no requieren una gran cantidad de datos de imagen de fibroscopio emparejados de forma sintética. Se utiliza la pérdida perceptual como función de pérdida, y se introducen mecanismos de atención de canal y espacial en el modelo para mejorar la información detallada de alta frecuencia de la imagen reconstruida. En el experimento comparativo con otros métodos, nuestro método mostró mejoras de 2,25 en la relación pico-señal a ruido (PSNR) y 0,09 en la similitud estructural (SSIM) basadas en métricas de evaluación objetivas. La similitud de parches de imagen perceptual aprendida (LPIPS) basada en el aprendizaje se redujo en 0,6. Además, se utilizaron cuatro métodos diferentes para mejorar la resolución de las imágenes del fibroscopio en un factor de cuatro. Los resultados de este documento mejoran la entropía de la información y la claridad de Laplace en 0,44 y 2,54, respectivamente, en comparación con el promedio de otros métodos. Los resultados de validación muestran que el enfoque en este documento es más aplicable a los fibroscopios de diámetro submilimétrico.