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摄影照片的校正及剪裁对数码照片最基本的处理，第一个是校正，校正拍摄中的水平或者垂直的歪斜都是必要的处理。
第二个是裁剪，摄影是减法，要使作品画面简洁，去掉多余的部分，而且，剪裁的另外一个重要作用，是通过裁剪进行二次构图。
在传统摄影时代，摄影师构图基本要做到一锤定音，难度很大，对摄影者技术要求高，但是，在数码时代，这一工作自己来进行，可以在后期二次构图，这样对于提高照片的质量有非常重要的意义。
特别是使初学者很快提高摄影的水平。
一、用参考线检查照片的水平和垂直当我们打开一张照片以后，首先需要检查照片中有海洋或者河流的地方是否水平，检查有建筑物或者旗杆的地方是否垂直，这是一张摄影作品最必须做到的基础。
检查的方法可以通过参考线来进行。
点击：视图，在出现的菜单中可以看见，点击“新建参考线”，出现下面的图：在此图中，可以选择参考线是水平或者垂直，还可以选择参考线位照片的位置，当位置为0时，设置的参考线在照片的边缘位置。
在选择并点击“确定”以后，在照片上就出现了一条线条。
这线条只是提供对比用，不会影响照片，也不会留在照片上。
参考线的移动：有了参考线以后，我们点击工具箱的图标，然后用鼠标放到参考线上，鼠标的箭头变成两条竖线和水平的双箭头图标，就可以点下拉动参考线到适当位置，进行检查了。
说明：参考线的作用是帮助判断水平和垂直的偏差，同时在校正以后检查校正的效果，在熟悉了软件的校正以后，也可以不要参考线，一样进行校正的。
参考线的取消：在使用完参考线以后，我们要消除参考线，只要重新点击：视图，在出现的菜单中点击：就可以了。
照片拍摄时候容易出现的几种偏斜：1、水平线不水平。
2、垂直线不垂直。
3、相机透视形成的过度畸变。
在PHOTOSHOP CS6中，对上面的几种校正已经有非常好的工具，可以很方便地进行校正。
下面我们介绍校正方法：二、水平和垂直的校正：1、在CS6软件中打开要校正的照片。
2、右键点击工具箱的“吸管”工具，在出现的菜单中点击标尺工具。
数字化图像清晰度处理和校正一、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。
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）。
数字图像处理图像畸变及校正1 图像畸变介绍从数字图像处理的观点来考察畸变校正, 实际上是一个图像恢复的过程, 是对一幅退化了的图像进行恢复。
在图像处理中，图像质量的改善和校正技术，也就是图像复原，当初是在处理从人造卫星发送回来的劣质图像的过程中发展、完善的。
目前，图像畸变校正的应用领域越来越广，几乎所有涉及应用扫描和成像的领域都需要畸变校正。
图像在生成和传送的过程中，很可能会产生畸变，如：偏色、模糊、几何失真、几何倾斜等等。
前几种失真主要是体现在显示器上，而后一种失真则多与图像集角度有关。
不正确的显影，打印、扫描，抓拍受反射光线的影响等方式，都会使图像产生偏色现像。
模糊、几何畸变主要是在仪器采集图片过程中产生，大多是因机器故障或操作不当影响导致，如在医学成像方面。
而几何空间失真广泛存在于各种实际工程应用中，尤其是在遥感、遥测等领域。
2 畸变产生的原因在图像的获取或显示过程中往往会产生各种失真（畸变）：几何形状失真、灰度失真、颜色失真。
引起图像失真的原因有：成像系统的象差、畸变、带宽有限、拍摄姿态、扫描非线性、相对运动等;传感器件自身非均匀性导致响应不一致、传感器件工作状态、非均匀光照条件或点光源照明等；显示器件光电特性不一致；图像畸变的存在影响视觉效果，也是影响图像检测系统的形状检测和几何尺寸测量精度的重要因素之一。
3图像畸变校正过程所用到的重要工具灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图象中灰度级分布的统计。
灰度直方图是将数字图象中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。
通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为想像素个数。
直方图上的一个点的含义是，图像存在的等于某个灰度值的像素个数的多少。
这样通过灰度直方图就可以对图像的某些整体效果进行描述。
从数学上讲，图像的灰度直方图是图像各灰度值统计特征与图像灰度值出现的频率。
从图形上来讲，它是一个一维曲线，表征了图像的最基本的统计特征。
作为表征图像特征的信息而在图像处理中起着重要的作用。
