圖像清晰化演算法re

1. 圖片模糊怎麼變清晰ps

可以銳化處理。

1、打開「Smart Sharpen」濾鏡對話框，首先查看「Basic」設置。 數量，設置銳化的量，值越大，像素邊緣的對比度越強，看起來更銳利。 半徑決定了邊緣像素周圍銳化所影響的銳化量。 半徑越大，受影響的邊緣越寬，銳化效果越明顯。

2. 有那幾種方法可以實現 《圖像清晰化》。簡單是PS什麼的就算了，有演算法或程序的

聽說有個叫SmartDeblur的軟體很厲害，效果很明顯
具體戳這網址http://www.guokr.com/article/366567/

3. 圖像清晰的數字化圖像清晰度的處理原理

清晰度是圖像細節邊緣變化的敏銳程度。在圖像細節的邊緣處，光學密度或亮度隨位置的變化越敏銳（變化快）、越劇烈（反差大），則細節的邊緣就越清晰，可辨程度越高。
在圖像信息的傳遞過程中，細節本身及其清晰度都會有所損失。以印刷復制為例，假設原稿為彩色反轉片，其細節分辨力（解像力）可以達到甚至超過100線對/毫米，但按照采樣定理，只有超過200線對/毫米(5080ppi)的掃描分辨力才能將細節全部分辨出來。可見，在通常使用的掃描分辨力下，較多的圖像細節信息會丟失。彩色圖像加網後所形成的玫瑰斑也會對細節的再現產生干擾，使其難以辨別。影響印刷圖像復制清晰度的因素還有圖像反差壓縮、製版及印刷套准精度等。為了保證圖像細節及其清晰度的再現，有必要進行圖像清晰度增強處理，使尚未丟失的細節得到良好的再現。
圖像的細節往往具有較為明顯的邊界光學密度跳躍。人眼視覺系統具備對圖像密度突變的邊界區域進行增強的特性。古老的照相製版技術則採用了虛光蒙版(Unsharp Mask)技術來提高密度躍變邊緣的反差，以達到強調清晰度的效果。
在圖像數字化採集、處理的今天，清晰度增強也同樣以數字化的形式進行處理。如圖1所示，原稿圖像經過掃描被數字化成不連續的像素，像素具有不同灰度值。在圖像細節的密度突變邊緣處，數字圖像信號灰度值也有明顯的差異。
數字式虛光蒙版技術大量用於圖像掃描儀和圖像處理軟體中。其基本原理是：在對某個像素進行處理時，取該像素周圍的若干個像素，計算這些周圍像素灰度的平均值U平均。隨後，用中心像素的灰度值U中心減去周圍像素的灰度平均值U平均，得到虛光蒙版信號U虛光蒙版。將此虛光蒙版信號與中心像素的灰度值相加，就可以使圖像細節邊緣的反差發生變化，即：邊緣的暗側更暗而亮側更亮。拉大細節邊緣的反差可以達到提高目視清晰度的作用。
針對不同的圖像清晰度處理要求，可以取不同強度的虛光蒙版信號進行處理（幅度值k），還可以改變取周圍像素選取的范圍大小（半徑值）。同時，為了避免對皮膚等區域進行清晰度強調後造成粗糙感覺，還可以設置一個門限值U門限，只有細節邊緣灰度值反差大於門限值才進行清晰度強調。某些優秀的軟體甚至可以對不同階調、不同色相的顏色進行不同幅度的清晰度強調。

4. 圖像銳化的幾種方法

2種方法，USM濾鏡處理圖像和SmartSharpen濾鏡。

平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變得模糊，為了減少這類不利效果的影響，這就需要利用圖像銳化技術，使圖像的邊緣變的清晰。

在水下圖像的增強處理中除了去噪，對比度擴展外，有時候還需要加強圖像中景物的邊緣和輪廓。而邊緣和輪廓常常位於圖像中灰度突變的地方，因而可以直觀地想到用灰度的差分對邊緣和輪廓進行提取。

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銳化操作的本質是增加圖像細節邊緣的對比度，這有助於我們的眼睛看清楚圖像細節，從而使圖像顯得稜角分明、畫面清晰，這是所有質量好的印刷攝影作品的必需條件。

而用掃描儀直接復制的圖像如果沒有經過修整，看起來會有些單調而模糊不清，所以我們往往需要在圖像做完處理後對它作銳化處理。

閾值的設置是避免因銳化處理而導致的斑點和麻點等問題的關鍵參數，正確設置後就可以使圖像既保持平滑的自然色調(例如背景中純藍色的天空)的完美，又可以對變化細節的反差作出強調。

在一般的印前處理中的值為3到4，超過10是不可取的，它們會降低銳化處理效果並使圖像顯得很難看。

5. 如何將一個經均值濾波後的圖片通過銳化演算法變的清晰一點

均值濾波是對圖像進行累加求和運算，而銳化是對圖像進行逆運算：差分，其本質就是提高邊緣像素的反差。因此銳化就可以增強圖像邊緣，讓模糊圖像變得清晰（如果覺得對就給分吧o(∩_∩)o）

6. ps里圖片模糊怎樣變清晰

通過PS通道銳化一般模糊的圖片都能變清晰，但你這個圖片照的時候像素太低了，估計很難變清晰。

現象：照片模糊不清

可對模糊的照片銳化清晰

使用[照亮邊緣]濾鏡、[繪畫塗抹]濾鏡

處理方法：打開圖片——進入通道[找到信息最為豐富的通道]復制副本——濾鏡——風格化——照亮邊緣[邊緣寬度為1、邊緣亮度為20、平滑度為1]——確定；濾鏡——模糊——高斯模糊[半徑為0.5]——確定；色階[銳化區域更加准確，邊緣輪廓凸顯出來]——確定；輪廓轉化為選區[將通道作為選區載入]；進入圖層面版——復制圖層——濾鏡——藝術效果——繪畫塗抹[畫筆越小越清晰，銳化程度為12]——確定——取消選區——復制背景副本——混合模式修改為「正片疊底」——修改不透明度——OK。

7. 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(7)圖像清晰化演算法re擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

8. ps怎麼把模糊的圖片變清晰

PS把一個模糊的圖片處理清晰的具體步驟為：

1、打開「智能銳化」濾鏡對話框，先看「基本」設置。數量，設置銳化量，值越大，像素邊緣的對比度越強，使其看起來更加銳利。半徑，決定邊緣像素周圍受銳化影響的銳化數量，半徑越大，受影響的邊緣就越寬，銳化的效果也就越明顯。