حصلت التحسينات الفائقة الناتجة عن النبضات (Burst Super-Resolution) أو التحسين الفائق متعدد الإطارات (MFSR) على اهتمام كبير في السنوات الأخيرة، خاصة في سياق التصوير عبر الهواتف المحمولة. مع التطور المستمر في قوة المعالجة للأجهزة المحمولة الحديثة، بالإضافة إلى القدرة على التقاط صور متعددة بشكل أسرع، أصبح تطوير خوارزميات MFSR قوية أكثر إمكانية من أي وقت مضى. علاوةً على ذلك، وخلافًا لتقنية التحسين الفائق للصورة الواحدة (SISR) التي تم دراستها بشكل واسع، يقلل مبدأ التحسين الناتج عن النبضات من الطبيعة غير المحددة جيدًا لاسترجاع صور عالية الدقة من صور منخفضة الدقة من خلال دمج المعلومات من عدة إطارات منزاحة. تقدم هذه الدراسة منهجًا جديدًا وفعّالًا قائمة على التعلم العميق، يُسمى SBFBurst، مصممًا لمعالجة هذه المشكلة الصعبة. يأخذ الشبكة المُقترحة كمدخلات صورًا خامّة (RAW) ملوثة بالضوضاء متعددة، وتعطي كمخرج صورة RGB محسّنة من حيث التقليل من الضوضاء ومرتفعة الدقة. نُظهر أن تحسينات كبيرة يمكن تحقيقها في هذه المشكلة من خلال دمج آليات التوجيه بناءً على الإطار الأساسي، وذلك باستخدام عمليات مثل دمج خرائط الميزات والاتصالات المُستَبِقَة (Skip Connections). بالإضافة إلى ذلك، نُبرز أهمية استخدام الت convolution المُتَوَزَّع (Mosaicked Convolution) لتحسين التموضع، مما يعزز الأداء العام للشبكة في مهام التحسين الفائق. تُظهر هذه التحسينات النسبية البسيطة مدى تنافسية المنهج المقترح مقارنةً بأساليب الحالة الحالية (state-of-the-art).