Esse estudo investiga a eficiência de três algoritmos meta-heurísticos baseados em população — Algoritmo Genético (GA), Evolução Diferencial (DE) e Otimização por Enxame de Partículas (PSO) — na recriação de imagens estáticas. Os algoritmos foram implementados e testados em quatro pinturas famosas com resoluções variadas. Os resultados indicam que o DE consistentemente supera o GA e o PSO em termos de velocidade de convergência e qualidade da solução. O estudo destaca a robustez e eficiência do DE, sugerindo seu potencial para aplicações mais amplas em processamento de imagens e tarefas de otimização.