La superresolución (SR) es una tarea fundamental de visión por computadora, que reconstruye imágenes de alta resolución a partir de imágenes de baja resolución. Los métodos de SR existentes principalmente recuperan imágenes de imágenes de baja resolución claras, lo que lleva a resultados insatisfactorios al procesar imágenes de baja resolución comprimidas. En el documento, proponemos un método de SR de dos etapas para imágenes comprimidas, que consta del Módulo de Eliminación de Artefactos de Compresión (CARM) y el Módulo de Super-Resolución (SRM). La imagen de baja resolución comprimida se utiliza para reconstruir la imagen de baja resolución clara mediante CARM, y la imagen de alta resolución se obtiene mediante SRM. Además, proponemos un bloque de destilación de información residual para aprender los detalles de textura que se pierden durante el proceso de compresión. El método propuesto ha sido validado y comparado con el estado del arte, y los resultados experimentales muestran que el método propuesto supera a otros métodos de superresolución en cuanto a efectos visuales y métricas de evaluación objetiva.