本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种图像处理方法、装置及设备，通过基于注意力模型对图像中不同位置的注意力焦点所得到的权重值，建立损失函数，并在利用改损失函数对神经网络模型进行训练后，将待处理图像输入经训练后的神经网络模型，生成该待处理图像的超分辨图像，能够实现对待处理图像的超分辨处理。本发明实施例将注意力模型的注意力焦点即权重值引入到构造损失函数的过程中，通过改善损失函数来改善神经网络模型中的超分辨算法，对于图像中权重值较大的位置补充更多的细节，从而能够帮助提高图像质量，得到更加符合人眼视觉规律的超分辨图像，使生成的超分辨图像的质量稳定性得到提升。