柔和清晰的图像有什么区别？

我看到过几个有关图像柔和或锐利的问题。有什么区别？在这种情况下，软仅仅是犀利的对立面，还是还有其他东西？

样本图像可能会很有帮助。

清晰度与柔软度相反，但是它们之间有一个整体。在柔和的图像中，细节不太明显，这意味着相邻像素之间的差异较小。相反，当图像更清晰时，像素之间的对比度更高，有时称为微对比度，而不是整体图像对比度。

清晰度的高低取决于整个系统，不仅取决于镜头，而且还取决于抗混叠滤波器，一直取决于用于从使用滤色镜阵列的传感器（基本上是非Foveon传感器）内插颜色的方法。

从Pentax K-5评论中查看此演示。K-5和K-7具有所有数码相机中最复杂的清晰度控制。清晰度是在3个音阶之一中以9步控制的。默认位置是0，但是如果在底部比例选择-4，则将看到非常柔和的图像。如果选择+4，将会看到清晰的图像。请注意，+ 4的设置被人们称为过锐化，这意味着相邻像素之间的对比度增加得如此之多，以至于引入了伪影（只需看一下左括号的边缘）。

您还可以选择其他比例，以查看“ 清晰度”和“ 精细清晰度”甚至“ 超精细清晰度”比例之间的差异。它们使用不同的锐化参数，这些参数设计用于不同级别的细节。在“ 超精细清晰度”等级的极限处，它甚至会加剧噪声！

真正有趣的是，这是同一张您可以看到的图像，但清晰度不同。仅拍摄了一张照片，并使用所有可能的清晰度设置将其从DNG相机内显影为JPEG。当然，开始时的清晰度以及从中获得的清晰度取决于所用镜头的质量。某些镜头会固有地产生较柔和的效果，您可以通过软件将其锐化，但会限制您可以走多远而不会引入令人讨厌的伪影。更糟糕的是，透镜的清晰度不均匀，因此通常在中心位置最高，并且会随着所选光圈而变化。

由于图像基本上是二维的数字矩阵（颜色的第三维：RGB [A]），因此可以为它定义“清晰度”参数，尽管对其的感知是主观的。

清晰度与颜色变化的数量和“快速”有关，可以在图像上执行傅里叶变换（使用快速傅里叶变换，因为它更快）来评估清晰度。

因此，您可以将清晰度定义为高频内容的存在及其强度。进行指示性评估的一种方法是选取像素的水平线并对其执行傅里叶变换。

例如，如果您选择仅具有黑白垂直条纹（最大清晰度）的未压缩图像：

并仅选择一条水平线，您将得到以下内容：

这等效于方波，其变换如下：

（由于边缘实际上是瞬时的，所以成像的峰延伸到无穷大）。

如果平滑边缘，则结果将是（非常近似）：

和频谱（再次，只是示意性的）：

如您所见，只有一次谐波（定义暗区和亮区）保持相等，而较高的频率含量已大大降低。这是对图像进行平滑处理的结果，您可以看到较平滑的图像具有较少的高频内容。“正常”图片也是如此，增加对比度也会增加更改频率。

作为证据，它还用于JPEG压缩中以删除最高频率内容（取决于质量因数）以减小图像尺寸。

如果我设法让Matlab正常工作，那么将会有更详细的示例。

与“锐利”图像相比，柔软度-从最基本的意义上讲，是缺少（或更少）边缘清晰度（边缘对比度）和/或精细的细节。

由于没有定义的收缩区域，因此无法将单色图像（例如仅包含红色填充的图像）或细节非常少的图像（例如柔和的褪色）分类为柔和或锐利或以“清晰度”为基础的精细细节。

抗锯齿功能通过将一种颜色淡入另一种颜色来柔化边缘，从而减少“清晰度”

您可以柔化图像（散乱信息），但不能准确锐化图像（必须猜测/补正信息）

@paolo-从技术上来说，可以创建一个数学上的标度等级清晰度-想象一个白色背景上的黑色正方形图像-如果该图像是像素完美的，则只有两种颜色的像素-黑白，为您提供的锐度等级，例如2（较低的锐度）-如果此图像被反走样，则边缘将稍微模糊，从而为您提供一些额外的颜色（灰色），从而使锐度等级为5（黑色，白色）和3灰色）。

如果您在谈论聚焦，柔焦通常意味着景深较浅而聚焦稍微模糊，从而在拍摄对象周围产生“柔和”的边缘。锐利聚焦通常具有更大的景深，并且可以准确地聚焦在拍摄对象上。聚焦的图像越多，边缘显得越“硬”。

实际上，就是在图像上缩小点的程度（混乱圈是一个术语），越窄则越清晰，越柔和就越少。因此，实际上，犀利是专注的代名词。有一些软件技术可以尝试改善或降低锐度，但是锐度很少像正确聚焦的好镜头所产生的效果那样令人信服。