图像清晰化算法re

1. 图片模糊怎么变清晰ps

可以锐化处理。

1、打开“Smart Sharpen”滤镜对话框，首先查看“Basic”设置。 数量，设置锐化的量，值越大，像素边缘的对比度越强，看起来更锐利。 半径决定了边缘像素周围锐化所影响的锐化量。 半径越大，受影响的边缘越宽，锐化效果越明显。

2. 有那几种方法可以实现 《图像清晰化》。简单是PS什么的就算了，有算法或程序的

听说有个叫SmartDeblur的软件很厉害，效果很明显
具体戳这网址http://www.guokr.com/article/366567/

3. 图像清晰的数字化图像清晰度的处理原理

清晰度是图像细节边缘变化的敏锐程度。在图像细节的边缘处，光学密度或亮度随位置的变化越敏锐（变化快）、越剧烈（反差大），则细节的边缘就越清晰，可辨程度越高。
在图像信息的传递过程中，细节本身及其清晰度都会有所损失。以印刷复制为例，假设原稿为彩色反转片，其细节分辨力（解像力）可以达到甚至超过100线对/毫米，但按照采样定理，只有超过200线对/毫米(5080ppi)的扫描分辨力才能将细节全部分辨出来。可见，在通常使用的扫描分辨力下，较多的图像细节信息会丢失。彩色图像加网后所形成的玫瑰斑也会对细节的再现产生干扰，使其难以辨别。影响印刷图像复制清晰度的因素还有图像反差压缩、制版及印刷套准精度等。为了保证图像细节及其清晰度的再现，有必要进行图像清晰度增强处理，使尚未丢失的细节得到良好的再现。
图像的细节往往具有较为明显的边界光学密度跳跃。人眼视觉系统具备对图像密度突变的边界区域进行增强的特性。古老的照相制版技术则采用了虚光蒙版(Unsharp Mask)技术来提高密度跃变边缘的反差，以达到强调清晰度的效果。
在图像数字化采集、处理的今天，清晰度增强也同样以数字化的形式进行处理。如图1所示，原稿图像经过扫描被数字化成不连续的像素，像素具有不同灰度值。在图像细节的密度突变边缘处，数字图像信号灰度值也有明显的差异。
数字式虚光蒙版技术大量用于图像扫描仪和图像处理软件中。其基本原理是：在对某个像素进行处理时，取该像素周围的若干个像素，计算这些周围像素灰度的平均值U平均。随后，用中心像素的灰度值U中心减去周围像素的灰度平均值U平均，得到虚光蒙版信号U虚光蒙版。将此虚光蒙版信号与中心像素的灰度值相加，就可以使图像细节边缘的反差发生变化，即：边缘的暗侧更暗而亮侧更亮。拉大细节边缘的反差可以达到提高目视清晰度的作用。
针对不同的图像清晰度处理要求，可以取不同强度的虚光蒙版信号进行处理（幅度值k），还可以改变取周围像素选取的范围大小（半径值）。同时，为了避免对皮肤等区域进行清晰度强调后造成粗糙感觉，还可以设置一个门限值U门限，只有细节边缘灰度值反差大于门限值才进行清晰度强调。某些优秀的软件甚至可以对不同阶调、不同色相的颜色进行不同幅度的清晰度强调。

4. 图像锐化的几种方法

2种方法，USM滤镜处理图像和SmartSharpen滤镜。

平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。

在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。

(4)图像清晰化算法re扩展阅读：

锐化操作的本质是增加图像细节边缘的对比度，这有助于我们的眼睛看清楚图像细节，从而使图像显得棱角分明、画面清晰，这是所有质量好的印刷摄影作品的必需条件。

而用扫描仪直接复制的图像如果没有经过修整，看起来会有些单调而模糊不清，所以我们往往需要在图像做完处理后对它作锐化处理。

阈值的设置是避免因锐化处理而导致的斑点和麻点等问题的关键参数，正确设置后就可以使图像既保持平滑的自然色调(例如背景中纯蓝色的天空)的完美，又可以对变化细节的反差作出强调。

在一般的印前处理中的值为3到4，超过10是不可取的，它们会降低锐化处理效果并使图像显得很难看。

5. 如何将一个经均值滤波后的图片通过锐化算法变的清晰一点

均值滤波是对图像进行累加求和运算，而锐化是对图像进行逆运算：差分，其本质就是提高边缘像素的反差。因此锐化就可以增强图像边缘，让模糊图像变得清晰（如果觉得对就给分吧o(∩_∩)o）

6. ps里图片模糊怎样变清晰

通过PS通道锐化一般模糊的图片都能变清晰，但你这个图片照的时候像素太低了，估计很难变清晰。

现象：照片模糊不清

可对模糊的照片锐化清晰

使用[照亮边缘]滤镜、[绘画涂抹]滤镜

处理方法：打开图片——进入通道[找到信息最为丰富的通道]复制副本——滤镜——风格化——照亮边缘[边缘宽度为1、边缘亮度为20、平滑度为1]——确定；滤镜——模糊——高斯模糊[半径为0.5]——确定；色阶[锐化区域更加准确，边缘轮廓凸显出来]——确定；轮廓转化为选区[将通道作为选区载入]；进入图层面版——复制图层——滤镜——艺术效果——绘画涂抹[画笔越小越清晰，锐化程度为12]——确定——取消选区——复制背景副本——混合模式修改为“正片叠底”——修改不透明度——OK。

7. 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(7)图像清晰化算法re扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

8. ps怎么把模糊的图片变清晰

PS把一个模糊的图片处理清晰的具体步骤为：

1、打开“智能锐化”滤镜对话框，先看“基本”设置。数量，设置锐化量，值越大，像素边缘的对比度越强，使其看起来更加锐利。半径，决定边缘像素周围受锐化影响的锐化数量，半径越大，受影响的边缘就越宽，锐化的效果也就越明显。