现有图像增强方法在处理模糊且分辨率较低的图像时，因图像的细节缺乏真实性并且存在伪影现象，会导致增强效果较差。为了解决这一问题，采用一种基于深度密集残差生成对抗网络(DDR GAN)的低分辨率模糊图像增强算法，实现了低质量图像的有效增强。首先构建端到端的生成对抗网络框架；然后设计深度密集残差隐特征编码架构，提升对输入图像的深层语义特征表示，增强图像生成效能；最后重构损失函数，添加感知损失以指导模型学习生成图像的真实性。结果表明，相比于目前最先进的增强型超分辨率GAN法(ESR GAN)和第2版去模糊GAN法(DeBlur GAN-V2)，DDR GAN生成的图像在视觉效果上更佳，具有更高的清晰度和更丰富的图像细节；在客观评价指标方面，DDR GAN相较于ESR GAN和DeBlur GAN-V2，峰值信噪比分别提高1.7072 dB和1.1683 dB，结构相似度分别提高0.0783和0.0713。该算法对低分辨率模糊图像的复原增强是有帮助的。

作为一种新型的减材加工技术，飞秒激光在材料微加工中具有独特优势。介绍了飞秒激光加工的机理，分析了飞秒激光加工效率和加工质量的影响因素，阐述了飞秒激光加工工艺参量及表面质量的预测方法，对飞秒激光与增材制造的结合应用作了展望。飞秒激光加工的效率与精度影响因素众多，要真正在金属加工领域精准大规模应用这一精细技术，尚需对飞秒激光及其与不同特性金属材料间的交互作用进行更为深入系统的研究。