Entre varios avances en el campo de la visión por computadora, la super resolución de imágenes de una sola imagen es una de las tareas más esenciales. Sin embargo, en comparación con el modelo de magnificación entera para la super resolución, la investigación sobre magnificación arbitraria ha sido pasada por alto. Además, se enfatiza la importancia de la super resolución de una sola imagen en magnificaciones arbitrarias para tareas como el reconocimiento de objetos y la magnificación de imágenes satelitales. En este estudio, proponemos un modelo que realiza magnificaciones arbitrarias manteniendo las ventajas de la magnificación entera. El modelo propuesto extiende la imagen de magnificación entera a la magnificación objetivo en el dominio espectral de la transformada discreta del coseno (DCT). La ampliación del dominio espectral de DCT resulta en una falta de componentes de alta frecuencia. Para resolver este problema, proponemos una red de atención de alta frecuencia para magnificaciones arbitrarias para que la información de alta frecuencia pueda ser restaurada. Además, solo se extraen los componentes de alta frecuencia de la imagen con una máscara generada por un hiperparámetro en el dominio de DCT. Por lo tanto, los componentes de alta frecuencia que tienen un impacto sustancial en la calidad de la imagen son recuperados mediante este procedimiento. El marco propuesto logra el rendimiento de una magnificación entera y recupera correctamente los componentes de alta frecuencia perdidos entre las magnificaciones arbitrarias. Validamos experimentalmente la superioridad de nuestro modelo sobre los modelos de última generación.