第六章图像清晰度强调
复制图像的清晰度的好坏是判断图像复制质量和效果的重要指标之一，它是记录景物阶调、颜色、质感、透视感等的基础。图像在传输和变换过程中，由于受到各种因素的干扰，除造成图像色彩和层次的变化外，还会造成图像中目标轮廓的模糊，而在实际应用中，又常常需要突出目标的轮廓或图像边缘信息。因此，在图像处理过程中，除对图像的色彩和层次进行调整外，对图像进行清晰度强调也是图像处理的一个重要内容。
6．1 图像的清晰度
6.1.1 图像清晰度的含义
图像的清晰度是指图像轮廓边缘的清晰程度，它包括：
1．分辨出图像线条间的区别：即图像层次对景物质点的分辨率或细微层次质感的精细程度。其分辨率愈高，景物质点的分辨率或细微层次质感的精细程度越高，景物质点表现的愈细致，清晰度则愈高。
2．衡量线条边缘轮廓是否清晰：即图像层次轮廓边界的虚实程度，常用锐度表示，其实质是指层次边界渐变密度的变化宽度，若变化宽度小，则边界清晰，反之变化宽度大则边界发虚。
3．细小层次间的清晰程度：尤其是细小层次间的明暗对比或细微反差是否清晰。因此图像的清晰度也称为细微层次。
6.1.2 图像复制中影响图像清晰度的因素
在图像复制过程中，有很多因素会影响特别是会降低图像的清晰度。
1．图像扫描输入过程：在图像扫描输入过程中，由于扫描仪的扫描光孔是有一定大小的，经扫描后的图像轮廓边缘的清晰度会受到很大的影响，如图6—1所示，原本清晰的原稿图像边缘经扫描后所得数字图像的边缘则变得模糊了。
2．反差压缩：印刷图像反差通常都低于原稿反差，也就是说印刷过程中，一般要压缩原稿图像的反差。反差压缩后导致视觉对细节间的分辨力下降，使图像清晰度降低
3．图像网点化：印刷图像是用网点大小、疏密等变化来再现原稿图像的颜色和层次变化的，连续调图像经加网后，即图像网点化后，其图像内容的细腻光滑程度肯定不如连续调图像。原稿一般由染料颗粒或银颗粒构成，其解像力可达60～70线/mm，而加网图像的网目线数一般为4～7线/mm，从而使图像细节边缘粗糙，降低图像清晰度。
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4．图像复制光学系统的误差：
图像复制光学系统如扫描仪、记录
系统等的光学系统的分辨率是有限
的，而且存在一定的色差和其他光
学误差，这是会降低图像清晰度的，
特别是质量、精度较低的扫描仪、
输出设备，图像清晰度降低是不可
避免的。
5．印刷条件：印刷过程中所采
用的纸张平滑度、印刷压力、套印
准确度、油墨在纸张中的渗透等都
将影响印刷图像的清晰度。
因此原稿图像经过复制传递
后，其清晰度不可避免地会降低，
为使印刷图像保持较高的清晰性，
图像处理过程中必须对其清晰度进
行强调。
6．2 图像清晰度强调原理
图像在传输和变换过程中引起的清晰度下降，实际是造成图像中目标轮廓的模糊，而在实际应用中，又常常需要突出目标的轮廓或边缘信息，因此，要消除模糊，使图像边缘增强，即要对图像进行清晰度强调，或称为细微层次强调，在数字图像处理中常称为图像锐化（Image Sharppening ）。所以，图像清晰度强调的目的是加强图像中景物的边缘和轮廓，而对图像其他部位不起作用，或不改变其他部位的图像特征。
6.2.1 图像清晰度强调的理论基础
清晰度是图像在人眼中的一种视觉心理反映。通过研究发现，应用视觉现象的原理，能使复制图像在视觉上产生良好的“清晰”效果，这些现象主要有：
1． 奥布莱恩效应
奥布莱恩效应（Oˊbrien Effect）是指在图像一定密度部位上，使密度逐渐产生变化，即使图像两边密度相同，而中间部分先逐渐变黑，再逐渐变白，最后又
逐渐变到原来的密度大小，其密度变化的次序当然也可以反过来，即先变白，再变
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黑，此时尽管图像变化前后密度相同，但给人以左右存在一定密度差的视觉感受，如图6—2所示。
2． 马赫带效应
马赫带效应（Mach Band Effect）是指有一定反差的图像临界部位，在视觉上会给人以特别白或特别黑的感觉，即人眼会感觉在图像低密度一边的临界部分密度更低，而高密度一边的临界部分密度更高，如图6—3所示。
另外，当我们在观察一幅图像的密度跳跃处时，图像层次边界的反差愈大，则图像视觉的清晰度愈好。
因此，我们对图像的清晰度进行强调，并非一定要从本质上提高图像的清晰度，而可以从视觉效应上提高图像清晰度即可，即只要使图像在视觉上产生清晰的效果即可。
6.2.2 图像清晰度强调原理
图像的清晰度强调或图像锐化，是一种使图像具有的信息让人们易于观察的图像质量改善方法，可以采用光学、电学或数学的方法实现图像的锐化。
1． 光学效应的清晰度强调
光学效应的清晰度强调基础是传统的照相制版中的虚光蒙版原理，在传统的照相制版中，为获得高清晰的分色片，可事先对原稿照相，获得一张稍虚晕的底片，其明暗层次与原稿相反，称为虚光蒙片，再将虚光蒙片与原稿蒙合进行照相，即可得到清晰度得到提高的照相底片或分色片。在电子制版中，也采用了这种清晰度强调方法，即在获取图像主信号的同时，获得一个图像的虚光信号，再对主信号和虚光信号进行适当的变换，即可达到图像清晰度强调的目的。如图6—4中，Q 为图像主信号，R 为图像虚光信号，即由较大的虚光光孔扫描所获得的图像信号，S=Q －R 为虚光校正信号，T=Q+S
为经校正后的图像主信号，由图可看出，经校正后的图像
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信号在图像黑白交界的边缘产生了一个“边饰”，即在图像黑边的边缘产生了一个更黑的黑边，亮边的边缘产生了一个更亮的亮边，从而达到了提高图像清晰度的目的。
在数字图像过程中，Photoshop 中的
UnsharpMask （虚光蒙版）滤镜就是利用
这种方法强调图像的清晰度的，它的工作
原理是：把图像中的某一个像素与周围像
素进行比较，如果两者之间的差值较大，
UnsharpMask 滤镜就把两者之间的反差变
得更大，其结果是在边缘上产生了一种虚
晕效果，图像看起来就变得较清晰。实际上，Unsharp Mask 滤镜并不能提高图像本
身的实际清晰度，它只是加大了像素之间
的反差，使图像看起来很清晰。它突出了图像边缘高反差像素的变化。因为在锐化
过程中要对图像的每一个像素实施处理，
所以应用Unsharp Mask 滤镜，需要一定的
处理时间，尤其是对于大图像而言时间会
更长。
使用Unsharp Mask 滤镜的弊端是在
图像像素差值较小的平缓区域会产生明
显的纹理，同时也会使得扫描产生的图像噪声更为明显。但是，Unsharp Mask 滤镜提供了一组修改参数，通过调整这组修改参数可达到满意的锐化效果。方法是在Unsharp Mask 滤镜通过设置Amount 、Radius 和Threshold 三个参数的值，可获得平衡的效果。
2． 电学效应的清晰度强调
电学效应的清晰度强调是指通过对图像的电信号进行适当的变换和处理，达到清晰度增强的目的。
1） 二次微分法的清晰度强调
二次微分法的清晰度强调属电学方法的清晰度强调。其原理是：首先对图像主信号V1进行二次微分(d 2v 1/dt 2)，获得清晰度强调的校正信号，再将二次微分信号(d 2v 1/dt 2)与图像主信号V1叠加，就可在图像密度跃变处产生“边饰”，而提高图像清晰度，如图6—5所示。
2） 延迟叠加法的清晰度强调
延迟叠加法也是电学法的清晰度强调方式，是采用一种特殊电路来进行清晰度强调。这种特殊电路能将主信号进行延时，制作出多种延时信号，并对其进行一系
列的变换，获取清晰度强调信号，然后再与图像主信号叠加，完成清晰度强调，如
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图6—6所示。
3． 数学方法的清晰度强调
数学方法的清晰度强调就是对图像的数字信号进行一定的数学变化，达到清晰度强调的目的的方法，因此数学方法的清晰度强调主要用于数字图像的处理增强中。由于数字图像是用数字代码表示图像信息的，而图像中的边缘和轮廓一般都位于灰度突变的地方，由此可用灰度的差分运算方法检测边缘和轮廓，但是有些差分运算是有方向性的，而图像中的边缘和轮廓往往具有任意的方向，所以必须用具有各向同性的差分运算才能检测任意方向的边缘、轮廓，常用于图像锐化的算法有微分处理法、拉普拉斯算子处理法等。这些方法是数字图像处理中的主要内容之一，这里对它不作深入的探讨。
6.3 图像清晰度调整方法
对图像清晰度的调整包括对图像清晰度的强调即锐化，图像的平滑处理及对半色调图像的网点模糊化处理即去网。
6.3.1 图像锐化
由于在图像复制过程中有很多不可避免的因素会影响图像的清晰度，因此在图像复制过程中通常要对图像进行清晰度强调处理。Photoshop
中包括四个清晰度调节
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选项，如图6－7所示：Sharpen （锐化）、Sharpen Edges （锐化边缘）、Sharpen more （较多锐化）和Unsharpen Mask （虚光蒙版）。
1．Sharpen 、Sharpen More 、Sharpen Edges.
Sharpen 、Sharpen More 滤镜均是通过提高与周围像素点的对比度来提高图像的清晰度，但后者效果比前者明显。Sharpen Edges 滤镜仅锐化图像的边缘。
2．虚光蒙版USM （
Unsharpen Mask
）
虚光蒙版技术来源于传统照相术，通过虚光蒙版的作用来提高复制品的清晰度，是基于这样一个涉及人类视觉生理的事实：较多的细节变化能够有助于眼睛对图像的聚焦，从而使观察者得到清晰的感觉。若能在扫描得到的图像上人为添加一些与内容有关的轮郭细节，而这些添加并不过分时，观察者就会觉得图像更加清晰。
在photoshop 软件中，可以通过数字滤波的方式来实现虚蒙的效果，但其原理，则与传统照相术所依据的完全相同，即先针对扫描图像，在软件内部生成一个虚化的像，并按一定的数学规律，逐点进行处理。
在锐化（Sharpen ）下拉菜单中选择虚光蒙版（Unsharp Mask ），将出现如图6－8所示的对话框，对话框中各参数的含义为：
① 虚蒙量（Amount ）
该设置表示参加运算的像素之间变深变浅的剧烈程度，即沿着边缘产生的对比度增强的程度。由于虚蒙的最终效果，是增加在边界或细节处相邻像素之间在亮度或网点百分比之间的差额，这个差额，是以百分比来计算的，它表示通过虚蒙后边界两侧亮度差增加了一倍，即边界两侧亮度差增强的程度（或称虚蒙量）为100%。在photoshop 中，这个数值的范围可在0～500%之间任意选取，而建议的缺省值是50%。在实际应用过程中，这个量可以超过100%，通常在30～80%之间选取，图像较小（2-3MB 或更小）时，可选用30%～40%，图像较大时（大于10MB ），可选用50%～200%或更大，具体的数值及效果与所设的半径也有连带关系。选择过分后，会使边界外出现镶边。
② 半径（Radius ）
图6－7 图像清晰度调节工具 图6－8 Unsharp Mask 对话框
半径表示符合锐化条件的某个像素在锐化时使周围的多少个像素同时参加运算，也即虚蒙作用完成后像素的亮度在多大半径的范围内实现边界的亮度过渡。由于虚光蒙版像与原像相互作用，从而提高清晰度的程度，在用数字方式实现虚蒙作用时，相对虚光的程度是通过对画面人为制造一个虚化的辅助像，并将各像素与其“邻居”进行平均来体现的。Photoshop中半径值允许在0.1～250个像素之间任意选取，它的常用值是1.0。半径选择不当时，可能造成在图像明暗边界处的“硬边”，半径过大，硬边将较宽并使图像失去自然特性。半径值以像素为单位，若取1.0，在明暗过渡区将产生每侧占两个像素的过渡。
通常设置方法为：
半径=图像分辨力÷200
如当图像采用300dpi扫描时，可取半径为1.5。
③ 阈值（Threshold）
阈值表示当相邻两像素之间的差值超过该值时，这两个像素才做锐化运算，否则保持不变，该设置决定了边缘中存在的相邻像素之间的色调值的最小差别。由于虚光蒙版作用于整个画面的每个像素，它可以提高任何相邻的像素之间亮度的差距。有时画面有大片的平缓变化区。这些地方亮度差别不大，从而有柔和细腻的质感，若对这种亮度区别不大的地方也须加虚蒙效应，常常容易造成人为的起伏，严重时会将原来看不出来的噪声和胶片的纹理等显露出来。阈值的单位是亮度等级，其范围为0～255。若设置为零时，所有像素点不加选择全部进行清晰化处理，使得像素之间的对比度被夸大，这样就发挥不出USM精细的功能。在实际使用中，这一参数与原稿的关系很大，没有一个标准值。对于幅面较小的原稿，可在2～6之间选取，而有些仪器和建筑照片，为了突出边界外的突变，可以取大一些。
6.3.2 图像平滑处理
在彩色印刷复制过程中为了保证诸如肤色、丝绸质感之类的复制及艺术再现需要，亦需使图像平滑、柔和、降低锐度。这种消除图像的噪声及满足彩色复制特殊需要的方法，在图像处理中就称为图像平滑。
图像的平滑可以采用邻域平均法以及低通滤玻器法。邻域平均法是一种在空间域上对图像进行平滑处理的最常用方法，该方法的核心是求出图像中以某点为中心的一个邻域范围内的图像像素之平均值，并以此平均值业作为该中心点的灰度值。低通滤波器法是图像信息频谱处理的方法之一，它是对图像进行频谱变换后，利用滤波器转移函数与图像信号的卷积来完成。图像的平滑能有效地抑制噪声的影响，同时图像细节的清晰度也有所下降。
在photoshop中，常采用模糊（Blur）滤镜来进行图像的平滑处理。
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6.3.3 印刷品的去网
当选择印刷品作为原稿时，由于图像中已经存在有规律的四色网点图案，如果在扫描过程中不进行去网工作，不同角度的网点图案会再次发生干涉从而产生很难看的网格状龟纹，在印前处理中可以通过以下几种方法来解决此问题：1．在扫描过程中去网
在扫描过程中去网有硬件去网和软件去网两种方法。硬件去网一般在高档滚筒扫描仪中使用，即在扫描输入印刷品时，将扫描镜头焦点调虚，光孔增大，以使网点的边界模糊。不过对于调虚程度一般难以控制，因为调虚太厉害，会使图像清晰度大大降低，调虚不够则达不到去网效果，在使用有刻度的扫描镜头时，可以先将焦距调节清晰然后再通过控制刻度数据将镜头调虚。对于平板扫描仪一般不采用硬件去网法，而是直接采用软件去网，在滚筒扫描仪、平板扫描仪以及幻灯片扫描仪等扫描软件中都包含有去网滤镜，可以通过去网滤镜自动地去除事先已经存在的四色网点图案，但在使用之前，要先确定印刷品原稿的加网线数，以使该项工作能顺利完成。
2．后期处理中去网
在前期扫描过程中对印刷品原稿进行去网可以提高工作效率。但在扫描过程中去网由于调节或设置不完全正确，有时会导致扫描后的数字图像未能完全去除网点，就必须在后期进行处理。在potoshop软件中去网主要是采用去除噪声的方式（Filter/Noise）
（1）Despekle
Despekle滤镜使像素点周围产生模糊，它主要用于去除图像中的杂点或扫描的印刷品中较小的网点。
（2）Dust & Scratches
选择Dust & Scratches命令，将出现如图6－9所示的对话框。
Dust & Scratches滤镜通过模糊一个给定半径范围的像素点来去除图中的杂点，它能够处理较大的杂点和网点。Dust & Saratches允许用于设定去噪的半径（Radius）和阈值（Threshold），其对话框中，Radius（半径）用于设定去噪的半径范围，Threshold(阈值)表示当相邻像素间差值大于此值时才做模糊。Dust & Scratches不仅用在处理印刷网点，还可用于去除照片中一些较大的偶然造成的脏点，而保持原有的细微层次不受损失。实际操作中，阈值应比脏点与周围的像素的差值小，但又要比细节层次间的差值大。
（3）Median
Median滤镜是用一个区域内的平均明度值取代区域中心的明度值，用来减少选择部分的像素混合时产生的干扰。
选择Median命令，将出现如图6－10所示的对话框，从对话框中可以看出，Median没有阈值的限制，只要相邻两像素存在差异就进行模糊运算，模糊强度用半径值（Radius）来控制，参加模糊的像素越多，模糊得就越厉害，网点去除得就越
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116干净，但调节损失越多，清晰度降低越多。因此，在去除网点与保持清晰度之间应选取最佳数值。一般可将图像缩放至与最终印刷品同样的大小，利用预显示调节Radius 数值以网点刚刚去除的值为最佳数值。
在对印刷品原稿进行去网处理的时候，必然会使图像的清晰度降低和细微层次的损失，所以在去网过程中我们应尽可能地利用四色加网特性，因为印刷品中四色油
墨有主次之分，主色（青、品红、黑）网点明显，弱色（黄）网点不易分辨，而一幅图像中青、品、黑往往又不是等比存在，也有主次之分，所以可将青、品、黑、黄四色版作为四个独立的色通道，单独用不同的参数处理。如对于主色网点明显的色版，模糊时，其处理程度可加重一些，而对于弱色版则可以少做甚至不做模糊。另外，在输出时，可将主色版青、品、黑三个色的角度进行调换，使之与原稿中的角度不一致。
复习思考题：
1． 图像复制中影响图像清晰度的主要因素有哪些？
2． 试述图像清晰度强调的理论基础有哪些？
3． 图像清晰度强调方法有哪些？其原理如何？
4． 图像锐化过程中，如何确定虚蒙量、半径及阈值？
5． 如何对印刷品进行去网处理？
图6－9 Dust & Scratches
对话框 图6－10 Median
设置对话框
超声科图像质量评价评分标准细则 附表(一) 1.图像清晰度（10分）(一副图像显示不清晰扣1分） 2.图像均匀性（10分）（一副图像不均匀扣1分） 3.超声切面标准性（10分）（一副图像不标准扣1分，漏一个常规切面扣2分） 4.伪相识别（10分）（缺伪像图像相关图像扣5分） 5.彩色血流显示情况（10分）（缺规定血流图像一副扣2分）6．图像于超声报告相关性（10分）（缺报告相关性常规切面图像一副扣1分） 7.图像有无斑点、雪花细粒、网纹（10分）（一副图像有斑点、雪花细粒、网纹扣1分） 8.图像与临床疾病相关性（10分）（报告所选图像与疾病相关性无关扣5分） 9.探测深度（要占1/2以上）（10分）（一副图像未达到1/2扣1分） 10.工作频率与脏器相关性（10分）（一副图像工作频率与脏器相关性不符扣1分）
超声科图像质量评价评分标准 1.图像清晰度10分 2.图像均匀性10分 3.超声切面标准性10分 4.伪相识别10分 5.图像与报告相关性10分 6.彩色血流显示情况10分 7.图像有无斑点、雪花细粒、网文10分 8.图像与临床疾病相关性10分 9.探测深度（要占1/2以上）10分 10.工作频率与脏器相关性10分
超声科图像质量评价细则 附表（二） 按照超声科常规切面操作规范规定细则如下： 1.肝脏：正常肝脏6个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉 血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像）。 异常肝脏8个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像，异常部位二维及彩色） 2.胆囊：正常1个切面（显示胆囊颈部，胆囊底部） 异常2个切面（显示胆囊颈部+胆囊底部，异常部位图像） 3.胰腺：正常2个切面（胰腺的二维+彩色血流图像，显示胰头， 胰体，胰尾，） 4.异常3个切面（胰头，胰体，胰尾，胰腺彩色血流图像） 5.脾脏：正常2个切面（脾脏全长及脾门彩色血流图像） 异常3个切面（脾脏全长切面，异常二维及彩色血流图像） 5.泌尿系统：正常双肾2个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像）异常双肾4个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像，异常部位二维及彩色） 6.膀胱：正常2个切面（膀胱三角，膀胱底部） 异常4个切面（膀胱三角，膀胱底部，异常部位二维及彩色）7.前列腺：正常3个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，前列腺彩
图像大小和分辨率 与数码照片有关的工作中一个比较复杂的话题，就是对图像大小与分辨率之间的关系的理解。作为照片处理者，你随时都会遇见ppi值（每英寸像素的数量）、像素大小以及输出大小。要想获得精确的图像效果，尤其是打印后的图像效果，把这两个概念整理清楚是非常必要的。 图像大小 图像文件的两个重要特征是它的图像大小（不要与图像文件的大小混淆了）以及它的分辨率。图像大小涉及的是图像中点的数量。以像素乘以像素来说明，第二个像素值指的是垂直方向的像素数量。例如一个图像的大小可以是4368×2912像素，也就是共有12719616或者取整为1200万个图像点，也就是1200万像素。图像文件大小则与它所需的存储空间有关，以字节为单位。 一个图像的像素越大，所含的图像信息就越多，被清楚还原的尺寸也就越大。在输出大小相同的情况下，像素越大，单个细节就显示得越清楚，就越会形成清晰的视觉效果。但这里的视觉图像大小只是一个非实体的、虚拟的值，单独这个值既不能以厘米计算纸上的图片大小，也不能说明显示器上的图像大小。为了对图像上的大小进行确切的描述，还需要另外一个值，那就是分辨率，因为只有通过介质的显示，数字的像素信息才能有一个实际的载体。 分辨率 分辨率是用来表示一定长度的线段上的图像点数量的参数，用每英寸像素（ppi）来表示。它描述的是一个特定的输出介质在一个区域内所能显示的像素数量，同时也表明了在这个介质上正确展示一张照片的最低要求。每个输出介质的分辨率都是不同的。
你可以把一个图像想象成一个大的马赛克，每个像素中都含有关于各个马赛克“小石子儿”所应有的色彩信息。输出介质决定着单颗小石子儿的大小——显示器上的单颗小石子儿较大，而打印照片时相纸上的单颗小石子儿较小。因此在平铺面积相同的情况下，相纸所能容纳的小石子儿要比显示器容纳的多。也可以说，显示器在相同面积中所需要的小石子儿较少。相应的，在小石子儿数量相同的情况下，在显示器上所铺出来的面积就更大。但是在这两种显示介质前，在与这两个马赛克保持相应距离时，你会看到同样的图像。 此外，比较难以理解的是，分辨率这个概念也被应用于其他与摄影相关的情况，但是不同情况下的所指少有不同。 ——镜头分辨率描述的是这个镜头将黑白相间的细线条分辨开来成像的能力，即解像能力 ——相机的感光元件用分辨率来描述垂直方向和水平方向上的测量像素的数量，也就是可以成像的测量像素的总量（通常用“百万像素”表示） ——与相机的感光元件非常相似的是，显示器把垂直方向和水平方向上所可能显示的像素的总量也口语化地叫做分辨率，虽然这更多地是在描述显示器的大小（在这个意义上，更接近“图像大小”的概念） 但是一张照片的分辨率并没有说出这个图像文件中真正的像素数量。在一个特定的输出介质上，一张大图和一张小图的显示分辨率是完全相同的，但是大图要比小图显得大得多。为了理解这其中的关联，请你在后面的叙述中想象一下两个不同的图片文件，它们展示的是同一个主题：照片1的图像大小是6048×4032像素，照片2只有300×200像素。这两张照片将在显示器上和相纸上被展示出来。
如何提高照片像素[数码拍摄提高照片像素的方法] 初玩摄影的朋友，是否为照片的像素不高而烦恼?以下是小编为你精心整理的数码拍摄提高照片像素的方法，希望你喜欢。 数码拍摄提高照片像素的方法 1. 尽量使用三脚架 很多情况下，照片图像模糊、不清晰的原因，是拍摄者在按动快门时产生“手振”或相机反光板抬升产生“机振”所造成的。如果使用了三脚架，无论快门速度设定到如何的“慢”，甚至长时间的曝光，即可防止图像由于“抖动”而产生的图像模糊。但要注意，使用三脚架时，要尽可能地使用快门线，忽视这一点，仍有可能在手指接触快门时产生的震动而影响清晰度。 2. 尽可能地使用高速快门 在手持照相机拍照的情况下，尽可能采用高速快门来拍摄。没有经验的拍摄者，快门速度设定在1/30s以下时，照片拍虚的概率较大。即使专业摄影工作者，也不能保证在低速快门拍摄时有百分之百的把握。提高快门速度，会相应提高照片清晰度的概率。当然，在手持照相机提高快门速度的情况下，势必开大光圈，因而会失去“大景深”，但为保证照片的清晰度，放弃景深是不得已的办法。 3. 尽可能使用“最佳光圈” 任何镜头都存在不同程度的成像误差，这些成像误差将使镜头的成像质量受到不同程度的影响。由于镜头球面的曲率不同，光线经过透镜中心和边缘时因折射率不同而不能聚焦于同一焦点，从而导致清晰度下降。如使用镜头的最大光圈拍摄，将导致该镜头像差缺陷的最大暴露，导致图像清晰度下降，而使用镜头的最小光圈拍摄，会产生光的衍射，也会导致图像清晰度下降。为改善像差而引起的清晰度下降问题，通常采用缩小光圈的办法来提高成像的质量。一般来说镜头的最佳光圈为该镜头最大光圈缩小2~3档左右，拍摄者可对某个镜头的最佳光圈进行比较。 4. 尽可能采用手动对焦 目前大多数相机具有自动对焦功能。然而，在景深特别小的情况下，自动对焦往往会聚焦不准确，特别是在向主体近距离对焦，使用长焦距镜头，采用大光圈拍摄人像特写的情况下，要特别小心。如果此时采用自动对焦，“靶子”非要对在人物的眼睛上，如果没有十分的把握，宁可放弃自动对焦，而采用手动对焦。人们不希望照片上人物的耳朵或鼻子是清晰的，而传神的眼睛是模糊的。 5. 尽量使用遮光罩 遮光罩的使用，很多人并不在意。在用正面光、前侧光或侧光时，遮光罩的作用并不明显。但是在逆光或侧逆光拍摄时，必须使用遮光罩，有时即便使用了遮光罩，阳光仍会直射到镜头上，造成画面“冲光”，产生雾翳，影响被摄体的色彩饱和度和清晰度。这时，应调整镜头角度，避开直射到镜头上的光线。此外，遮光罩还有助于防止镜头镜面损伤，同时避免手指接触到镜面。 6. 合理利用景深 景深的大小是根据拍摄者拍摄的目的来决定。如果是拍摄风光摄影，景深就要求大，目的是为让照片上景物的清晰范围从近至远都表现得很清楚。如果是拍摄特写，景深就要求小，目的是让照片上主体的背景虚化，突出被摄主体。用小景深来表现风光题材，或用大景深去表现被摄体特写，从摄影表现手法上来说适得其反。如何合理运用景深呢?请记住：采用小光圈、短焦距镜头、远距离对焦拍摄三种方法，景深就大。采用大光圈、长焦距镜头、近距离对焦拍摄三种方法，景深就小。采用其中一种或两种拍摄方法也行，但效果没有三
解读电视的分辨率和清晰度 2005-1-23 16:31:48 来源：家庭影院技术作者：不详 家庭影院的图像显示设备的种类、性能和功能永远是一个新鲜话题，但其有关的基础知识，或更确切的说是有关电视、电视机和其它视频播放设备的基础知识的话题，却是一个古老而有趣的话题，也是许多家庭影院爱好者一致关心和感兴趣的话题。由于对电视、电视机和其它视频播放设备的基础知识并非每个家庭影院爱好者都明白，对现在正在蓬勃发展着的新技术、新设备的特点也不能正确地理解。不但如此，即使就是现在自己正在使用着的设备，也不懂得如何去将它的性能充分发挥出来，不懂得如何去将它的功能充分利用起来。笔者作为一个普通家庭影院爱好者，在这里希望能从探讨的角度出发，和大家一起来解读有关家庭影院图像技术和显示设备的一系列常用的、实用的和重要的基本知识，其中还包括设备的使用和调整等方面的知识。在目前五彩纷呈的显示技术和显示设备中，我们拟从电视说起，在电视中，又打算从大家都最关心的分辨率和清晰度问题说起。 一、分辨率和清晰度还用得着讨论吗？ 说起电视的分辨率和清晰度，似乎是尽人皆知、谁人都懂的问题，好像没有什么值得可谈的，更没有必要作专文加以讨论。 在与清晰度有关的用语中，除了清晰度一词以外，我们经常还可以见到分辨力、分辨率、解析力、解析度、解像力、解像度这些词语。对于这些词语分别的含义和所指的具体内容是什么，怎样使用才合适，目前流行的看法是很不统一的，归纳起来主要有3种不见的看法。 第一种：分辨率就是清晰度 这是一种最普遍的看法。这种看法认为，这些词语的意义是一样的或者说是一致的，有的人习惯于用分辨力（率）、分解力、解析力（度）和解像力（度）这一类词，而另一些人习惯于用清晰度这一个词。或者说，这些词的意义是一样的，但在习惯上对不同的对象使用不同的词汇，如习惯于将清晰度一词用于电视机，将分辨率一词用于计算机之类的显示器。 第二种：分辨率和清晰度是两回事 这种意见认为清晰度与分辨率（还包括分辨力、解析度、解像度等几个词语）有着本质的区别，它们所指的具体内容本来就不一样。具体说来，清晰度是指人眼宏观看到的图像的清晰程度，是由系统和设备的客观性能的综合结果造成的人们对最终图像的主
Photoshop提高照片清晰度方法 Photoshop 2008-09-16 16:49:52 阅读497 评论0 字号：大中小订阅 这幅照片的表情抓拍得非常到位。体现了作者熟练的抓拍技术和瞬间的把握。 作为摄影，还应当从摄影技术角度进一步提高，以达到精益求精。这幅照片不足之处是焦点没有集中在人物面部而集中在了胸部和左手，多少有些影响了主题充分展现。能不能把人物面部的清晰度进一步加强呢？ 我们可以利用Photoshop技术轻松地增加面部的清晰度或模糊不需要清晰的地方，当然偶介绍的这种加强清晰度的方法不是那种一一般情况下的直接锐化，整个制作过程相对复杂一些，但效果显著，并加强动态感，把这幅优秀的照片做得更好。 第一步：用Phostshop打开原图; 图1 原图 第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本";
图2 复制一个新的背景副本 第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白；
图3 使背景副本图层变成黑白 第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。仍需要继续哦
图4 将两个图层混合模式设为叠加 第五步：这是最关键的一步。打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1。0-2。0，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。
图5 把图像的反差边缘呈现出来 特别提醒：控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。
图6 滑标千万不要拉得过大 第六步：继续加强清晰度。将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。但不要太过份。
如何利用PS增强人物照片的清晰度 最近经常发现网友发的自拍作品有点对焦不清的感觉，照片有少量的重影。总体感觉不是很清晰。如果要让照片清晰，单纯用锐化是不行的，个人总结了以下两种方法，供大家参考。 第一种方法针对灰度较大的照片调清晰，主要用调色工具和蒙版来控制需要清晰的部分，方法非常简单实用。 以这种图片为例吧 先看看经过ps后的效果
1、打开图片，观察直方图：图中红圈出，说明亮部和暗部匀无细节。 2、创建色阶调整层（此处也可用自动色阶，自动色阶对好多图片会起到很好的作用）．方法如图所示：按住红圈中的滑块向箭头方向移动。
3、创建色彩平衡调整层：对阴影高光分别进行调整。 4、用曲线来提亮皮肤，添加蒙板后察出不需提亮部分。 5、盖印图层，进行适当的磨皮修饰，再创建色相/饱和度调整图层参数设置如下图，确定后完成最终效果。
如果要让照片清晰，单纯按照上面的方法还是是不行的，个人认为需要慢慢把五官的轮廓找出来，慢慢修正，这样照片的效果会好很多。 以这种图片为例，看起来比较随意比较模糊的一种自拍照 先看看经过ps后的效果
1、首先磨皮，打开原图，按Ctrl + J把背景图层复制一层，执行：滤镜 > 模糊 > 高斯模糊，数值为4，确定后按住Alt键加上图层蒙版，然后用白色画笔在人物脸部有杂点的部位涂抹。 新建一个图层，按Ctrl + Alt + Shift + E盖印图层，然后把图层混合模式改为“滤色”，图层不透明度改为：30%。 3、新建一个图层，盖印图层，下面开始处理五官之一眼睛，先用钢笔工具把眼睛主体部分抠出来，转为选区，选择加深工具曝光度为：10%左右，贴着边缘线把边缘部分稍微加深一点。 4、双眼皮部分的处理，用钢笔工具勾出双眼皮的区域，转为选区如图4，选择减淡工具，曝光度为：10%，涂抹下图箭头位置，稍微涂白一点，制作出下眼皮的高光部分，涂好后不要取消选区。 5、按Ctrl + Shift + I反选，选择加深工具涂抹，下图箭头所示位置，稍微加深一点即可，加深的时候要贴住边缘线，用力摇均匀。
飘泊·绿茶彩您好！因上找到下载的修复工具带的特别多，请使下面的方法修复。开始运行输入回车，在命令提示符下输入下面命令回车。完后，在输入下面的回车。如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打粘贴‖回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。重启电脑。在检查运行进入表在_下，应该只有一个正常的键值将的删除。如果还有一个默认不管它，一般它为空。内存操作系统系统故障电脑络硬件系统软件内存不能为修复工具显示这个内存不能为修复工具修复需要多长时间内存不能为修复工具怎么这个对话框每次开机都出现一次，我了内存不能为修复工具内存不能为修复工具软件绿版怎么使查看同主题内存修复修复工具修复工具绿版修复工具内存修复工具内存使率决内存不能为下面集几个例子给大家分析例一浏览器出现指令引的内存，或者指令引的内存。该内存不能为。要终止程序，请单击确定的息框，单击确定后，又出现发生内部错误，您正在使的其中一个窗口即将关闭的息框，关闭该提示息后，浏览器也被关闭。决方法开始运行窗口，输入回车，着会出现一个息对话框‖确定。再依次运行以下命令。这个方法有说没必要，但重新一下那些对系统也没有坏处，反正多方下手，能决就行。修复或升浏览器，同时打上系统补叮看过其中一个修复方法是，把系统还原到系统初始的状态下〃议将升到了。例二有些应程序错误指令参考的内存。该内存不能为。决方法的预读缺技术这种最佳化技术也被到了应程序上，系统对每一个应程序的前几次启动况进行分析，然后新增一个描述套需求的虚拟内存映像‖并把这些息储存到文件夹。一旦建立了映像，应软件的装入速度大大提高。的预读取数据储存了最近次系统启动或应软件启动的息〃议将虚拟内存撤换，删除目录下所有文件，让重新收集程序的物理地址。例三在下双击光盘里面的文件，显示指令引的内存。该内存不能为‖要终止程序，请单击确定‖而在里运行却正常。决方法这可能是系统的兼容，的系统，右键文件，属，兼容，把兼容模式运行这个程序选择上，并选择。如果打了的补丁后，只要开始，运行，输入。右键，属，也会出现兼容的眩例四关闭时出现错误，以前一直使正常，最近却在每次关闭时出现指令引的内存。该内 云之我买了两个小乌龟。是放在水里好还是不放水好。一天吃多少东西。还他们的生活习惯，生存环境等等我都想了一下。谢了。住的地方拿个容器弄点沙石在一边垒个陆地装点水就可以了至于吃的头两天回家最好不要急着喂食观察两天也让龟龟有机会熟悉环境一般来说龟龟吃新鲜的小鱼小虾瘦肉也行如果你的龟龟很小那爵刀剪剪小如果比较大那小型的活鱼也可以的当然一些红线虫啊面包虫啊也可以就是看着恶心点还有龟龟是可以吃狗饲料的哦甚至是苹果啊香蕉拌在肉类里维生素最主要是从小养习惯只有食物新鲜干净是不会轻易拉肚子的一般拉肚子其实是由于温差过大比如一会把他放在空间里一会又拿出去晒太阳平时勤换水多晒太阳很重要晒太阳最好时机是早上和下午点后每天要记得晒晒这样幼龟最好在头两年里不要让他们冬眠。因为冬眠很容易染上疾的还会消耗它很多的力对于不让它们冬眠的龟，可以在冬季降温时采取加温饲养的措施，小红耳的话，可以在水里放上恒温棒一般观赏鱼市臣有。我认为水温尽量在度左右为佳；关于加热棒的水深，通常加热棒都是要全浸在水中才能操作安全的，依说明书办吧。很要紧的是在水中放个温度计日常留水温的变化与及是否近所较的温度。恩。。。懂了这些一般的都可以应了谢谢大家了。那两只嘘放生了我觉得这是对它们最好的。小乌龟要怎么养？手掌大的小乌龟要怎么养？喂的东西是放在水里面吗？冬天小乌龟要怎么养啊有一只得了白眼快一个月了一直反反复复不小乌龟要怎样养才能一直活着啊？小乌龟要怎么养啊？？查看同主题小乌龟小乌龟养殖小乌龟眼睛小乌龟作文小乌龟歌词做个傻子简单活少食多餐勤换水，龟要更是要必备。养龟不要放太多的水，不要没过龟的下面的壳只没过脚就行，要不龟就该淹死了。跟养金鱼一样养，给它喂新鲜的小鱼小虾。水不要高过它的头，而且还要放点能让它爬上去的东西，夏天早上或晚上让它晒晒太阳。乌龟不喜欢吵，把它放在安静的地方。鱼虾猪肉它们都吃，不过最爱鱼了没小鱼也可以在大鱼上切一块喂。多换水，在水缸里小石子给它搭出块陆地，
一分钟教会你图片文件怎么保持清晰度压缩的方法图片怎么保持清晰度压缩呢？在很多的时候，我们想要将图片进行保持清晰度压缩，但是找不到好的方法，图片保持清晰度压缩的方法很简单，下面教给大家保持清晰度的图片压缩的方法。 操作选用工具：迅捷压缩软件 迅捷压缩软件：https://https://www.doczj.com/doc/f214818230.html,/compress 具体操作步骤如下： 1：先在浏览器搜索图片压缩，找到在线压缩图片的网站，进入到网站的首页。 2：在网站的首页可以找到文档处理，鼠标移动到文档处理，就会看到图片压缩，点击图片压缩进入到压缩的页面。
3：在压缩的页面找到选择文件，点击选择文件选择需要进行压缩的图片文件，最多可以选择四张。 4：添加文件后，在下面会看到压缩的选项，将选项调整到清晰度优先的格式，点击开始压缩，你需要进行压缩的文件就会在压缩的过程中。
在线网站进行压缩图片可以添加的图片少，可以使用下面方法进行多张图片压缩 1：找到一款压缩软件，将压缩软件下载到指定的电脑位置中。打开软件，找到图片压缩，进入到压缩的页面。 2：在压缩的页面可以看到添加文件以及添加文件夹，将需要压
缩的图片文件添加到压缩的页面中。 3：在下面会看到压缩的选项以及输出的格式，将压缩选项调整到清晰度优先即可。 4：在底部可以看到保存至，设置好自己文件需要保存的路径，
最好是可以随时找到的文件夹。 5：点击开始压缩，需要进行压缩的图片文件就会在压缩的过程中，请耐心等待。压缩完成的文件会直接保存带指定的文件夹中。
希望以上的操作对您有所帮助。按照上面的方法操作会比较简单。
一种基于倒谱的人脸图像清晰度评价方法 杨飞苏剑波 1 引言 人脸识别由于其非接触式、基本无须配合和操作隐蔽性强等优势，被认为是一种可广泛使用的生物特征识别技术，长期以来一直受到学术界和产业界的广泛关注[1-4]。然而，也正因为追求“无须配合”的实施效果，导致了人脸图像采集的随意性，图像之间差异较大、图像质量参差不齐的情况。采用低质量的人脸图像进行人脸识别，必然会导致识别准确率的下降[2, 4]。而长期以来，人脸识别的研究大都是基于预先准备好的图像质量一般较高的人脸库的，这与现实应用情况有很大的不同。因此尽管实验测试中的人脸识别准确率已经相当之高，然而在实际应用中的表现却并不尽如人意。为此，近年来有不少研究者开始着手于研究对各种不同质量人脸图像足够鲁棒的人脸识别技术，目前虽已取得了很大的进展，但离实用仍有一些差距。一方面，由于处理低质量图像而被引入的额外手段往往十分复杂，会大大增加人脸识别系统的复杂度，使得人脸识别耗费时间更长――这对于多数实际应用是不可接受的；另一方面，不受图像样本因素影响的人脸识别算法是难以获得的。因此，我们必须研究新的解决方法。 在基于视频流的自动人脸识别应用中，获得的人脸图像数量通常较多，如果对人脸图像样本进行质量评价，筛选较为合适的样本用于识别，这无疑会提高自动人脸识别系统的准确率；即使样本数目有限，也可以依据质量评价结果来选用相应的图像预处理方法来提高识别率。另外，根据人脸图像的质量情况来调整分类器的阈值或其它参数能有效地降低错误拒绝率(FRR)或错误接受率(FAR)，亦可提高人脸识别的实用性能。可见，在自动人脸识别系统中引入人脸图像质量评价环节是一条推动人脸识别实用化的重要途径。因此，近几年来人脸图像的质量评价逐渐引起了人们的关注，关于图像质量评价的评价框架和相关指标的研究工作也已有一些公开报道[2-4]，但关于人脸图像质量评价方法的研究目前还并不充分，人们往往是直接借用传统的图像质量评价方法。本文的研究表明，现有方法并不一定适用于自动人脸识别这个特别领域中的人脸图像质量评价，其评价结果与实际情况可能存在一定差距。本文接下来将以清晰度这一重要的人脸图像质量评价指标为例进行详细说明，并提出一种比传统评价方法更适合于自动人脸识别的清晰度评价方法。最后，通过对同一组人脸图像进行清晰度评价实验，将其与传统清晰度评价方法进行对比，以验证本文方法的准确性要高于传统方法。另外，还在真实环境下通过人脸识别实验来验证本文提出的清晰度评价方法在自动人脸识别中的作用及其适用性。 2自动人脸识别中的清晰度评价 在基于视频流的自动人脸识别应用中，自动检测采集到的人脸图像不清晰的情况时有发生。不清晰的人脸图像不但会影响人脸识别的准确率，而且还会影响对譬如人脸姿态等其它图像质量指标的评价[2,4]，故本文将清晰度选作研究对象。影响人脸图像清晰度的原因主要有图像模糊和采集噪声干扰。忽略采集噪声，摄像机对焦失准或拍摄瞬间人脸沿摄像机光轴方向快速运动会造成离焦模糊，拍摄瞬间人脸垂直于摄像机光轴方向快速运动会造成运动模糊，实际上这两种模糊经常是并存的。传统的图像质量评价往往是考察经过计算压缩、传输、增强或其他处理变换后的图像与原始图像质量上的差别，在评价时通常有“标准图像”可供参照[5]。因此，无论是具有计算简单优点而被广泛使用的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)方法，还是更符合人眼视觉系统(HVS)特性的结构相似度(SSIM)方法[6]或基于自然场景统计(NSS)的视觉信息逼真度(VIF)方法[7]，由于必须得通过将变换后的图像与标准图像进行比较来做出质量评价，故皆不适合作为自动人脸识别中的人脸图像清晰度评价方法。另一方面，无需参考图像的图像质量评价方法相对较少，且主要用于图像盲恢复参数的辨识（如对点扩散函数PSF的估计等），其中的特征提取过程较为复杂，计算耗时长，故难以满足自动人脸识别系统的时间要求。于是，研究者们提出了
实时视频图像的清晰度检测算法研究 2010-12-18 17:11:42 来源:微型机与应用 关键字：实时视频图像背景提取Sobel算子清晰度检测 实时视频图像的质量分析已成为众多应用领域性能好坏的关键因素之一，因此实时视频图像的清晰度检测变得尤为重要。目前针对实时视频图像清晰度检测的研究较少，图像清晰度检测算法的研究对象主要针对静止的图像。现有的图像清晰度检测算法大致分为空域和频域两类。在空域中多采用基于梯度的算法，如拉普拉斯(Laplace)算法、差分平方和(SPSMD)算法、Sobel算子等。此类算法计算简洁、快速、抗噪性能好、可靠性较高。在频域中多采用图像的FFT变换(或其他变换)，如功率谱(Power-spectra)算法等[1-2]。此类算法的检测效果好，但计算复杂度高、计算时间长，不适合应用在基于软件实现的实时检测系统中。 当前对实时视频图像的一种重要应用是对运动目标的检测，常用的目标检测方法有帧差法、背景减法、光流法及运动能量法[3]，其中最简单而又快捷的方法是背景差法。其基本思想是通过对输入图像与背景图像进行比较来分割运动目标，关键环节是背景图像的提取。目前常用的背景提取方法有多帧图像平均法、灰度统计法、中值滤波法、基于帧差的选择方法、单高斯建模等。参考文献[4]中对以上算法做了充分的研究。 本文是针对实时视频图像的清晰度检测，基于实时视频图像背景基本保持不变的环境。通过比较上述算法，针对实时视频图像的特点，提出一种基于背景提取与Sobel算子相结合的实时视频图像的清晰度检测算法。 1 实时视频图像的清晰度检测算法原理 当视频播放画面超过24帧/s时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别每幅单独的静态画面，看上去是平滑连续的视觉效果。视频中的事物通常分为静止和运动两类，连续多帧画面中保持静止的物体可视为静止的背景，连续多帧画面中位置变化的物体可视为运动的前景。因此，实时视频图像中的每帧图像都可以划分为静止的背景和运动的前景两类区域。由于视频序列图像中运动的前景区域随机变化，引起图像像素点梯度值的随机改变，使得实时视频图像的清晰度检测较难实现。因此，本文的算法是利用实时视频图像中静止的背景区域检测视频序列图像的清晰度，即由背景提取和清晰度检测两部分组成。 1.1 实时视频图像的背景提取
作为摄影，还应当从摄影技术角度进一步提高，以达到精益求精。这幅照片不足之处是焦点没有集中在人物面部而集中在了胸部和左手，多少有些影响了主题充分展现。能不能把人物面部的清晰度进一步加强呢？ 当然可以，确实要感谢现代科学技术，Photoshop软件是世界上最强大的图像处理和编辑软件，为我们后期制作带来极大自由空间的快捷方便，我们可以利用PS技术轻松地增加面部的清晰度或模糊不需要清晰的地方，当然偶介绍的这种加强清晰度的方法不是那种一一般情况下的直接锐化，整个制作过程相对复杂一些，但效果显著，并加强动态感，把这幅优秀的照片做得更好。 图1 原图 第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本";
图2 复制一个新的背景副本 第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白；
图3 使背景副本图层变成黑白 第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。仍需要继续革命哦
图4 将两个图层混合模式设为叠加 第五步：这是最关键的一步。打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1。0-2。0，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。
图5 把图像的反差边缘呈现出来 特别提醒：，控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。
图6 滑标千万不要拉得过大 第六步：继续加强清晰度。将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。但不要太过份。
简单使用PS的高级锐化（一）—提高锐化精度 锐化水平：只要你明白点Photoshop图层，能找到“编辑”、“滤镜”菜单，会把PS的图像存储为JPG格式就行。 锐化注意：一定在其他后期处理都整完了再进行。 锐化要点：宁可不那么锐，也不要锐过。 锐化参数：各值只作参考，图的大小决定参数的大小。俺示例用图为1024×768像素。 锐化，对那些PS高手来说是不值一提的，但对一用PS就觉得头疼的影友来说就要费一翻周折，什么高反差保留、边缘锐化、什么USM锐化，进一步锐化......。当然有很多小的数码图片处理软件有锐化功能，但我告诉你，那能和PHOTOSHOP相比吗，要不它整那么多锐化干啥，用PS锐化就是来提高锐化精度。当然有很多大师在杂志或论坛上讲解PS 的锐化方法，但那是大师级的，说的是术语并长篇大论（是不是为了稿费我就说不清了），他还告诉你PS是咋实现锐化的，有时你需翻来覆去地看才能整明白。咱们用不着知道咋就能够锐，咱们知道咋锐就行了。今天俺就总结大师们的经验，照虎画猫，用白话帮你整整锐化，让不咋敢用PS锐的影友努力把片子秀出精彩。 锐化的目的是让片子更清楚些，但如果拍时整虚了，那是错位了，也想用锐化弄清晰，我看不易。它是用在相机动态范围小啦、锐度低啦、图片缩小后什么的。下面介绍两招俺认为作用大的，较精确的锐法，大师们可别笑，俺是和初学者共同学招，而且您发现哪不对赶快砸我，免得误导。开始！ 一、USM锐化。
USM，啥意思？我也说不太清，反正它是PS滤镜里带的一种锐化法，你就记住肯定比小软件锐的精就行了。 USM锐化拢共分五步。 第一步，把要锐的图像打开。 第二步，复制一层，把原图层的小眼睛关上，把图放大到100％。 第三步，在【滤镜】菜单中找到【锐化】——“USM锐化”，开。
无参考图像的清晰度评价方法 在无参考图像的质量评价中，图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标，它能够较好的与人的主观感受相对应，图像的清晰度不高表现出图像的模糊。本文针对无参考图像质量评价应用，对目前几种较为常用的、具有代表性清晰度算法进行讨论分析，为实际应用中选择清晰度算法提供依据。 （1）Brenner梯度函数 Brenner梯度函数是最简单的梯度评价函数，它只是简单的计算相邻两个像素灰度差的平方，该函数定义如下： 其中：f(x,y)表示图像f对应像素点(x,y)的灰度值，D(f)为图像清晰度计算结果(下同)。 （2）Tenengrad梯度函数 Tenengrad梯度函数采用Sobel算子分别提取水平和垂直方向的梯度值，基与 Tenengrad梯度函数的图像清晰度定义如下： G(x,y)的形式如下： 其中：T是给定的边缘检测阈值，Gx和Gy分别是像素点(x,y)处Sobel水平和垂直方向边缘检测算子的卷积，建议使用以下的Sobel算子模板来检测边缘： （3）Laplacian梯度函数 Laplacian梯度函数与Tenengrad梯度函数基本一致，用Laplacian算子替代Sobel算子即可，该算子定义如下： 因此基于Laplacian梯度函数的图像星清晰度的定义如下： 其中G(x,y)是像素点(x,y)处Laplacian算子的卷积。 （4）SMD（灰度方差）函数 当完全聚焦时，图像最清晰，图像中的高频分量也最多，故可将灰度变化作为聚焦评价的依据，灰度方差法的公式如下：
（5）SMD2（灰度方差乘积）函数 灰度差分评价函数具有较好的计算性能，但其缺点也很明显，即在焦点附近灵敏度不高，即该函数在极值点附近过于平坦，从而导致聚焦精度难以提高。在文章《一种快速高灵敏度聚焦评价函数》中提出了一种新的评价函数，称之为灰度方差乘积法，即对每一个像素领域两个灰度差相乘后再逐个像素累加，该函数定义如下： （6）方差函数 因为清晰聚焦的图像有着比模糊图像更大的灰度差异，可以将方差函数作为评价函数： 其中：为整幅图像的平均灰度值，函数对噪声比较敏感，图像画面越纯净，函数值越小。 （7）能量梯度函数 能量梯度函数更适合实时评价图像清晰度，该函数定义如下： （8）Vollath函数 Vollath函数定义如下： 其中：为整幅图像的平均灰度值，M和N分别为图像宽和高。 （9）熵函数 基于统计特征的熵函数是衡量图像信息丰富程度的一个重要指标，有信息论可知，一幅图像f的信息量是由该图像的信息熵D(f)来度量： 其中：Pi是图像中灰度值为i的像素出现的概率，L为灰度级总数（通常取值256）。根据Shannon信息论，熵最大时信息量最多。将此原理应用到对焦过程，D(f)越大则图像越清晰。熵函数灵敏度不高，依据图像内容不同容易出现与真实情况相反的结果。 （10）EAV点锐度算法函数
第六章 6.1 给出用于产生图6.5中标为“日光”的点的红光、绿光、蓝光的百分比。 从图中可知，x=0.31，y=0.32，由x+y+z=1可得z=0.37，这是三色值系数。我们感兴趣的是三色值XYZ。由他们的变换公式：x = X/(X+Y+Z)，y=Y/(X/Y/Z)，z=Z/(X/Y/Z)，可知他们的比例是相同的，故可得：X=0.31，Y=0.32，Y=0.37 6.2 用c 表示给定的颜色，并且给出它的坐标，用（x0,y0）表示，c 和c1之间的距离以及c1和c2的距离分别为： c1占c的百分比表示为: c2的百分比用p2表示：p2=100-p1,由上面的等式我们知道，作为例子，当c=c1时，那么d(c,c1)=0,并且p1=100%,p2=0%,同样当d(c,c1)=d(c1,c2)时，p1=0%,p2=100%,从它们简单的关系中可以容易地得出它们的值。 6.5
在中心点有R/2+ B/2+G= R+G+B /2 + G /2=midgray+G/2，由于增加了灰色分量和强度使人们看起来像纯绿色。 6.7 在每幅12比特图像中有4096212=种可能值。对于灰度色彩，所有的RGB 分量必须相等，所以有4096种不同的灰度。 6.8 （a ）R 图像中的所有像素值都是255。在G 图像中，第一列全是0，第二列全是1，最后一列全由255组成。在B 图像中，第一行全为255，第二行全为254，直到最后一行全为0。 （b ）（令坐标轴编号同书中图6.7（RGB 彩色立方体示意图）相同。）则：（0,0,0）=白色，（1,1,1）=黑色，（1,0,0）=青色，（1,1,0）=蓝色，（1,0,1）=绿色，（0,1,1）=红色，（0,0,1）=黄色，（0,1,0）=深红色。 (c)不包括黑点和白点是饱和的。在包含黑点或者白点时，饱和度会下降。 6.10 从式（6.5-5）的RGB 亮度映射函数推导出式（6.5-6）的CMY 亮度映射函数。 i i ks s = （i=1,2,3） (6.5-5) )1(k ks s i i -+= (i=1,2,3) (6.5-6) 由公式???? ??????-=????????? ?B G R Y M C 1可知，CMY 图像中的每个分量都是响应RGB 图像单一分量的函数。C 是R 的函数，M 是G 的函数，Y 是B 的函数。为清楚起见，我们使用素数标示CMY 分量。有公式 （i=1,2,3）得，)3,2,1(==i ks s i i （对应RGB 分量），并且有公
用photoshop提高照片清晰度的方法 第一步:启动Photoshop 第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本"; 复制一个新的背景副本 第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白； 使背景副本图层变成黑白 第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。 仍需要继续革命哦 将两个图层混合模式设为叠加 第五步：这是最关键的一步。打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1。0-2。0 ，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。 把图像的反差边缘呈现出来 特别提醒：，控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。
滑标千万不要拉得过大 第六步：继续加强清晰度。将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新 的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。但不要太过份。 继续加强清晰度 增加清晰度的方法已经完成，但照片整体都增加的清晰度，显然并不符合此照片想要表达的创作主题 ，要做到虚实结合才是最好的效果。下面就是如何制造爆炸动态效果(有PS基础的可以省略不看了)。 首先用"椭圆选框工具"在照片人物面部拉出一个圆圈，再打开"选择"→"反选"，把面部中心保护起来 。目的是保持面部的清晰度不受下一步效果的影响。 这是最后完成后的效果图，和原片相比，人物表情更加突出，强烈的动态感，充分地展现了人民警察 威武不屈。勇猛必胜的精神！ 把面部中心保护起来
摄像头的工作原理 一、摄像头的工作原理 摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。 注1：图像传感器(SENSOR)是一种半导体芯片，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。 注2：数字信号处理芯片DSP(DIGITAL SIGNAL PROCESSING)功能：主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对数字图像信号参数进行优化处理，并把处理后的信号通过USB 等接口传到PC等设备。 （DSP结构框架: 1. ISP(image signal processor)(镜像信号处理器) 2. JPEG encoder(JPEG图像解码器) 3. USB device controller(USB设备控制器) ) 二、摄像头的主要结构和组件 从摄像头的工作原理就可以列出摄像头的主要结构和组件： 1、主控芯片 2、感光芯片 3、镜头 4、电源（摄像头内部需要两种工作电压：3.3V和2.5V，因此好的摄像头内部电源也是保证摄像头稳定工作的一个因素） 三、摄像头的一些技术指标 1、图像解析度/分辨率(Resolution)： 2、图像格式(image Format/ Color space) RGB24,I420是目前最常用的两种图像格式。 ●RGB24：表示R、G、B三种颜色各8bit，最多可表现256级浓淡， 从而可以再现256*256*256种颜色。 ●I420：YUV格式之一。 ●其它格式有: RGB565，RGB444，YUV4:2:2等。 3、自动白平衡调整(AWB)
分辨率是和图像相关的一个重要概念，它是衡量图像细节表现力的技术参数。但分辨率的种类有很多，其含义也各不相同。正确理解分辨率在各种情况下的具体含义，弄清不同表示方法之间的相互关系，是至关重要的一步。下面对几种常见的图像输入/输出分辨率及不同图像输入/输出设备分辨率作个介绍。 一、图象分辨率 图象分辨率（Image Resolution）:指图象中存储的信息量。这种分辨率有多种衡量方法，典型的是以每英寸的像素数（PPI）来衡量。图象分辨率和图象尺寸的值一起决定文件的大小及输出质量，该值越大图形文件所占用的磁盘空间也就越多。图象分辨率以比例关系影响着文件的大小，即文件大小与其图象分辨率的平方成正比。如果保持图象尺寸不变，将图象分辨率提高一倍，则其文件大小增大为原来的四倍。 二、扫描分辨率 扫描分辨率:指在扫描一幅图象之前所设定的分辨率，它将影响所生成的图象文件的质量和使用性能，它决定图象将以何种方式显示或打印。如果扫描图象用于640×480像素的屏幕显示，则扫描分辨率不必大于一般显示器屏幕的设备分辨率，即一般不超过120DPI。但大多数情况下，扫描图象是为了在高分辨率的设备中输出。如果图象扫描分辨率过低，会导致输出的效果非常粗糙。反之，如果扫描分辨率过高，则数字图象中会产生超过打印所需要的信息，不但减慢打印速度，而且在打印输出时会使图象色调的细微过渡丢失。一般情况下，图象分辨率应该是网幕频率的2倍。扫描分辨率以ppi为单位。 三、网屏分辨率 网屏分辨率（Screen Resolution）:又称网幕频率，指的是打印灰度级图象或分色图象所用的网屏上每英寸的点数。这种分辨率通过每英寸的行数（LPI）来表示。印刷机分辨率以lpi为单位。 四、图象的位分辨率 图象的位分辨率（Bit Resolution）:又称位深，是用来衡量每个像素储存信息的位数。这种分辨率决定可以标记为多少种色彩等级的可能性。一般常见的有8位、16位、24位或32位色彩。有时我们也将位分辨率称为颜色深度。所谓“位”，实际上是指“2”的平方次数，8位即是2的八次方，也就是8个2相乘，等于256。所以，一副8位色彩深度的图象，所能表现的色彩等级是256级。 五、设备分辨率 设备分辨率（Device Resolution）：又称输出分辨率，指的是各类输出设备每英寸上可产生的点数，如显示器、喷墨打印机、激光打印机、绘图仪的分辨率。这种分辨率通过DPI来衡量，目前，PC显示器的设备分辨率在60至120DPI之间。而打印设备的分辨率则在360至1440DPI之间。 5.1 扫描仪、打印机、显示器的分辨率 对扫描仪、打印机及显示器等硬件设备来说，其分辨率用每英寸上可产生的
ps怎么提高清晰度案例和总结ps调整图像 清晰度方法 内容提要：文章总结ps调整图像清晰度的方法，通常使用锐化和高反差保留命令实现。本文用一个模糊美女的案例介绍ps怎么提高清晰度的操作流程。 ps调整图像清晰度通常会用到锐化滤镜或者高反差保留滤镜结合图层混合模式实现。 锐化滤镜调整图像清晰度通常是对图像整体而言，高反差保留滤镜调整图像清晰度主要是以图像边缘为主。 下面我们使用高反差保留的使用来介绍ps怎么提高清晰度。 如下左图，人像呈现一定程度的模糊，右边是PS调整图像清晰度后的效果。 接下来一起动手练习结合理解ps怎么提高清晰度的操作过程。步骤： 1.打开左边模糊的美女图像。 2.按下CTRL+J复制图层，并按下Ctrl+Shift+U，将图像颜色去掉，成为灰色图像。 3.执行“滤镜——其它——高反差保留”，弹出“高反差保留”对话框，半径值输入1.5。
说明：锐化人像，半径值通常控制在1-2之间。从画面中稍微能看到人像边缘轮廓即可。 4.将图层1的混合模式设置为“叠加”。 说明：图层混合模式中第四组对比度组：叠加、线性光等等，这些模式的特性是：本图层和下面图层混合之后，本图层中的黑、白能保留下来，灰色将过滤掉。结合本案例，图层1中执行高反差之后有大量灰需要去除，因此将模式设置为叠加就达到效果了。 5.此时，可以在图层面板中，将图层1前面的眼睛图标隐藏和显示之间切换，可以看到PS调整图像清晰度前后的对比。如果觉得对比还不够明显，可以再按CTRL+J复制图层1，复制多个图层1，清晰度会逐渐提高。 OK，关于ps怎么提高清晰度就介绍这些。遇到有些模糊的图像，不妨试试本例的方法，从上面的截图看到PS调整图像清晰度之后，背景也随之明显了，我们可以再次将背景绘制为选区，然后进行模糊，以强调人像主体的目的。