基于自适应军舰鸟优化算法的混合深度学习模型在图像去噪与去马赛克中的应用研究

图像重建在艺术修复、医学影像和农业等领域至关重要，但常受噪声和马赛克伪影干扰。研究人员提出创新混合模型，通过细节层提取、高效生成对抗网络(E-GAN)去噪和自适应军舰鸟残差密集网络(AG_DenseResNet)去马赛克三步骤，在Kodak数据集上实现突破性性能：PSNR 53.93、SSIM 0.98、MSE 2.76、LPIPS 0.23，为高质量图像重建提供新范式。

　　

图像重建技术如同一位精密的"数字修复师"，在艺术珍品修复、医学影像分析和农业监测等领域扮演关键角色。然而噪声干扰和马赛克伪影就像蒙在图像表面的双重面纱，传统方法往往力有不逮。这项研究祭出混合深度学习"组合拳"：首先像考古学家般精细剥离图像细节层，随后派出高效生成对抗网络(E-GAN)这支"降噪特种部队"，最后祭出融合军舰鸟优化智慧的残差密集网络(AG_DenseResNet)破解马赛克迷阵。在图像处理界的"试金石"Kodak数据集上，该模型展现出令人惊艳的修复功力——峰值信噪比(PSNR)冲上53.93分贝，结构相似性(SSIM)高达0.98，均方误差(MSE)压低至2.76，学习感知相似度(LPIPS)仅0.23，各项指标均碾压传统方法。这项技术突破不仅为数字图像修复装上"智能滤镜"，更为跨领域的视觉信息解码开辟了新航道。