在图像后期处理中[包括相机机内处理]，锐化和模糊非常常用，这篇就简单的说说这两种处理方式。在此之前，并须再次明确一个概念，数字图像本质就是一个整数矩阵，呈现的处理后效果实际是数学运算后的结果。先来看看实例。
这组对比应该非常清晰的显示了锐化和模糊后的结果。再看看一组比较极端的演示。
在极端演示下，可以看到锐化与模糊对原图进行了大的修改，可以用“面目全非”形容，这组实例也显示，锐化与模糊，也需要控制在一定程度内才有正面的效果。锐化一定程度上会增加线条边缘锯齿，让画面层次下降，过度锐化会产生白色的轮廓线。
再来看看锐化是如何产生的，将原图和锐化后的图片放大对比，会发现锐化的结果就是相邻像素的反差变大，形成更为鲜明的对比，例如屋檐的轮廓线条，就表现得非常明显，深色越深，浅色越浅，反差强加。运算的结果就是修改对应像素的值。至于如何通过运算实现锐化，有很多算法，在图像处理软件中，往往会提供多种锐化方法，每一种方法对应的算法都不同。
很多朋友在处理数码照片时，喜欢加大画面整体反差[通常做法是拉曲线]，这是否产生锐化效果呢？答案是，通常情况下不会的，锐化有个要素，就是相近像素之间的对应。什么是非通常情况？假设有个深灰色、浅灰色格子相间的，通过增大反差后，变成黑白格子相间，也会产生锐化效果。
锐化过程一般会牺牲部分明暗之间的细节，这是一种有损操作，难以逆转。了解这点很重要，很多相机为了追求“清晰度”，会将机内锐化增强，如果处理产生了层次有害的结果，应该降低锐度。
再看看模糊处理，实际上模糊是像素与周围像素相互混合后的结果，它会导致相邻像素反差变小，轮廓变得不清晰。模糊分很多种，对应很多不同的模糊算法，最著名的当属高斯模糊算法。
模糊也可以产生很多其他的衍生算法，例如单向的模糊，会产生模拟动态的效果，一般称为动态模糊。在拍摄照片时，手抖也会产生类似动态模糊效果。
模糊会明显的丢失细节，将整张图像都进行模糊处理的操作很少见。但局部运用则很广泛，并不是所有时候都是要求清晰的。例如皮肤美白处理，其实就是一种局部模糊处理，如今很多相机也内置了“美肤”效果。
现在相机中流行的模拟移轴镜的“微缩”效果，也使用了局部的模糊处理。当然，还有各种模拟大光圈成像的处理，也自然少不了模糊。
锐化和模糊，能产生相反的视觉效果，但在数学运算时，并不是一定可以互逆的关系，模糊的图像并不能用锐化恢复，反之亦然。理解其视觉上的特点和对原图的破坏性，对合理的运用有利。
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