本文提出了一种自适应训练方法，结合合成数据与无标注数据，以提升卷积神经网络在新领域的泛化能力。通过图拉普拉斯正则化优化，模型能够自适应调整参数，保持边缘并消除伪像，适用于多个场景。此外，研究展示了基于边缘感知的生成对抗网络和新的立体匹配方法，显著提高了深度学习模型的准确性和鲁棒性。

本文提出了一种结合模型和深度学习的图像去噪方法，采用图拉普拉斯正则化进行端对端训练，展现出强泛化能力和较低的过拟合风险。实验结果表明，该方法在噪声处理上优于传统技术，显著提升了图像质量。