ps 智能锐化和usm锐化

一、ps 智能锐化和usm锐化

在数字图像处理过程中，锐化是一种常用的技术，用于增强图像的细节和清晰度。在这篇文章中，我们将重点介绍两种常见的图像锐化方法，即PS智能锐化和USM锐化。

PS智能锐化

PS智能锐化是Adobe Photoshop软件中提供的一种强大的图像锐化工具。它基于高级算法，能够智能识别图像中的边缘、细节和纹理，从而实现精确且有效的锐化效果。

与传统的锐化滤镜相比，PS智能锐化具有更高的准确性和自动化程度。用户只需简单地调整参数，软件就能根据图像的特征自动优化锐化效果，避免过度锐化和产生锯齿等问题，让图像看起来更加自然和清晰。

另外，PS智能锐化还具有一键式操作的便捷性，适合需要快速处理大量图像的用户，提高工作效率的同时保证图像质量。

USM锐化

USM锐化是一种经典的图像锐化技术，即Unsharp Masking（反向锐化掩蔽）。它通过增加图像中每个像素与其周围像素之间的差值来增强图像的边缘和细节，从而产生更加清晰的视觉效果。

在Photoshop等图像处理软件中，用户可以通过调节USM锐化的参数，如半径、强度和阈值，来实现不同程度的锐化效果。相对于智能锐化，USM锐化更加灵活，用户可以根据具体需求手动调整参数，精细控制最终的锐化效果。

尽管USM锐化需要一定的专业知识和经验来调节参数，但其灵活性和可定制性使其成为许多摄影师和设计师喜爱的图像处理工具。

选择合适的锐化方法

在实际应用中，选择合适的图像锐化方法至关重要，它直接影响到最终图像的质量和效果。对于需求简单且批量处理的用户，PS智能锐化是一个便捷且高效的选择，能够快速优化大量图像并保持良好的视觉效果。

而对于追求更加个性化和精细化处理的用户，USM锐化则提供了更多的参数调节空间，可以根据具体需求进行精准的锐化处理，实现更加专业的图像效果。

结语

无论是PS智能锐化还是USM锐化，它们在数字图像处理领域都扮演着重要的角色，为用户提供了丰富的图像锐化选择。在实际使用过程中，用户可以根据自身需求和熟练程度选择合适的锐化方法，以达到最佳的处理效果。

希望本文对您了解和选择图像锐化方法有所帮助，谢谢阅读！

二、锐化和不锐化区别？

图片锐化与不锐化的区别如下：

一、图片成像清晰度的区别。锐化后的图片比不锐化的更清晰通透。锐化在一定程度上能让照片看上去更加清晰是毋庸置疑的。

二、图片细腻程度上的区别。锐化过的图片，在进行放大后，尤其是百分百放大后，颗粒感会显得很重，而未经锐化处理过的图片更细腻，噪点更少。

三、锐化照片到底怎样才算锐化得好。？

锐化看似很简单，其实想要为照片达到最佳的锐化状态，需要调整的内容和步骤却非常复杂，需要注意的地方也非常多；稍不注意，可能锐化不足、过度锐化、白边儿严重，损坏画质；

看完这个文章之后，你会惊奇：锐化竟然有这么多需要注意，需要操作的地方；

总之来说，本篇教程让你为照片达到最佳的锐度；

本篇详细讲解：

——锐化的基础部分；

——锐化需注意的三件事；

——Camera raw初步锐化；

——PS中的三种锐化方案；

——针对输出应该如何缩图锐化；

——锐化的基础部分

锐化：锐化是在细节边缘的位置增加明暗对比来提升锐度，我们用几张图来理解；

⬆️浅灰色的背景上有两条深灰色的色块，我们简单的把深灰色理解为照片的细节部分；

⬆️为画面增加一个USM锐化（下面还会有USM锐化详解）

⬆️为上面的那个色块做一个锐化（为了效果明显，数值有些稍大）锐化会在细节的边缘建立白边儿黑边儿来增加边缘的对比度，感觉上会更加的清晰，锐度高；

⬆️我们来对比一下上下两条深灰色色块，是不是上面的那条看起来要更加的清晰；这就是我们锐化的道理，增加局部的对比度，让画面更清晰

每一张照片都需要有锐化的过程，数码相机拍摄时信号转换会降低一些清晰度（我们相机拍出的jpg格式其实已经被相机锐化过了）

——锐化需注意的三件事（重要）

1、做所有的锐化之前，我们要有一个局部锐化的概念

⬆️不管是什么样的锐化方法，必然不适合画面里面的所有元素，比如故宫角楼这张照片：角楼和天空云彩部分就需要分开来对待（利用图层蒙版）如果蒙版还没有搞通的话，建议先看蒙版的文章；

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2、在后期锐化中，我们的锐化除了增加边缘对比度之外，也会影响画面的色彩，但这并不是我们想要的，所以在锐化的时候，我们需要改变图层融合方式或者为图层去色，或者在LAB色彩模式下进行锐化；

3、在后期锐化中，不是一次就锐化完成的，需要有分步锐化的概念：Camera raw或LR初步锐化——PS精确锐化——不同的输出不同的缩图锐化；

——Camera raw初步锐化

⬆️camera raw里面有专门的锐化面板（细节）

在acr里面锐化，最重要的参数是半径，不仅影响着锐化数量，对细节和蒙版的效果也有影响，如果高频纹理细节（细节特别丰富的地方：比如角楼、树）在图像中占据了大部分，半径值需要低于1，如果低频细节占据大部分，半径数值一般在1-1.5

⬆️在acr里面是对画面初步的锐化，提升一些细节，但是一定要控制好几个滑块，把图像放大到200%按住键盘上alt键拖动数量、半径、细节滑块，这些都是增加锐化的效果和区域；

⬆️重点需要讲解的是蒙版滑块，前三个都是加量，蒙版是减量，按住键盘alt键拖动滑块，来减去不需要锐化的地方，白色代表锐化的区域，黑色代表不锐化的区域，根据画面的细节程度来决定（这一张主要是为细节多的角楼和树的部分）

camera raw初步锐化完成后，打开到ps中精细调整（当然也可以建立智能对象，复制智能对象，重新回到acr里面锐化不同的参数，到ps中蒙版擦出，后续会将到）

——PS中的三种锐化方案

一：PS锐化滤镜搭配明度图层锐化

⬆️打开到PS中，进行明暗调整，调色等等完成后，进行在PS中的锐化；

关于如何调整，可以查看后期的全过程

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⬆️复制背景图层，直接将图层拖拽到新建图层按钮上（或右键复制图层，或ctrl+j快捷键）

⬆️把融合方式从正常改为明度；

⬆️点击滤镜——锐化（这里锐化有好几个方式，前面四种都是从下面两种提取出来，简单说来就是用下面两种可以实现上面四种的效果，所以我们一般都用下面的智能锐化或USM锐化，可以调整的空间比较大）

⬆️选择USM锐化，放大到100%来观察，一般半径设置在1-3左右，针对需要锐化的区域来（这张主要是角楼和树的部分，属于细节丰富区域，所以半径值选1）

⬆️点击确定后，USM锐化的效果施加在复制的图层上，但是这个锐化的半径只是针对角楼和树的区域，所以建立黑色蒙版（按住alt键鼠标点击添加图层蒙版）先隐藏锐化效果；

⬆️使用白色画笔，在黑色蒙版中画出需要锐化的部分（也就是角楼和树的部分）

⬆️完成后盖印图层，上面是针对角楼和树的锐化，下面需要针对天空云彩部分进行锐化，融合方式还是一样改成明度；

⬆️选择智能锐化，云层是细节比较少的部分，所以选择一个比较大的半径，点击确定；

⬆️还是一样为画面建立黑色蒙版；

⬆️使用不透明度和流量适中的画笔刷出云的部分，画面锐化完成；

二：高反差保留去色锐化

⬆️还原到锐化前，来看在ps中的第二种锐化方式：高反差保留去色锐化 ；

⬆️复制背景图层，点击滤镜——其他——高反差保留（保留下边缘细节部分，不是边缘的地方以中灰来填充）

⬆️高反差保留半径设置2个像素，放大观察，选择合适的半径，点击确定；

⬆️点击图像——调整——去色

⬆️改变图层融合方式为叠加；

⬆️不透明度调整到60%，并为画面添加黑色图层蒙版；

⬆️使用白色画笔，在画面中刷出需要锐化的区域（角楼和树的部分）

⬆️还原到锐化前的画面，还是一样的，先复制背景图层；

⬆️点击图像——模式——把rgb颜色转换为lab颜色；

⬆️选择不拼合；

⬆️点击通道，选择明度通道，这个通道里面没有颜色信息，所以锐化不会影响画面的色彩；

⬆️点击滤镜——锐化——USM锐化

⬆️半径设置1.5个像素；

⬆️锐化完成后，再把lab颜色改回道rgb颜色；

⬆️建立黑色蒙版，白色画面刷出需要锐化的区域；

——针对输出应该如何缩图锐化

很多时候，我们在网络上一般不会使用大图，而是会进行缩图，简单的从大改小，也会影响着照片的锐度，所以在缩图的时候，我们需要对画面进行二次锐化，然后再输出；

⬆️最后锐化，降噪完成后，要进行缩图二次锐化；

⬆️还是一样的，复制背景图层；

⬆️点击图像——图像大小；

⬆️把长边儿改为我们想要的最终小图尺寸的两倍（我这里是打算保存长边儿2000，所以这里先设置为4000）

⬆️点击滤镜——锐化——智能锐化；

⬆️锐化半径设置在0.2-0.3左右，锐化两到三次；

⬆️点击图像大小，改为最终的长边儿2000，缩图锐化完成；

后期处理中的每一个细节都影响着一张照片的好坏，锐化更是直接影响着画面的清晰感；所以很有必要为每一张照片进行针对性的锐化；更多干货教程可以点击图虫首页，或关注公众号：PS韩凯

往期干货教程：

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四、vs锐化和nv锐化哪个好？

Nv锐化好

n卡应用锐化工具可以快速聚焦模糊边缘，提高图像中某一部位的清晰度或者焦距程度，使图像特定区域的色彩更加鲜明。 在应用锐化工具时，若勾选其选项栏中的"对所有图层取样"复选框，则可对所有可见图层中的图像进行锐化。

五、佳能相机锐化设置

六、gpu锐化开多少

文章标题：GPU锐化参数设置技巧

在图像处理中，GPU的使用越来越广泛，而锐化处理是图像处理中常见的一项技术。在GPU加速的图像处理中，如何设置锐化参数是一个重要的问题。本文将介绍一些GPU锐化参数的设置技巧，帮助您更好地处理图像。

关键字：GPU锐化，参数设置，技巧

首先，我们需要了解GPU锐化的基本原理。GPU锐化是通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。在设置参数时，我们需要考虑以下几个方面：

1. 锐化程度

锐化程度是一个重要的参数，需要根据实际情况进行调整。如果锐化程度过高，会导致图像失真；如果过低，则无法达到预期的效果。一般来说，我们可以将锐化程度设置为介于0.5到2之间，具体数值需要根据图像的实际情况进行调整。

2. 滤波器类型

滤波器类型也是影响锐化效果的重要因素。不同的滤波器类型会对图像产生不同的影响。一般来说，可以选择使用高斯滤波器或双边滤波器，具体选择需要根据图像的实际情况和需求进行判断。

3. 锐化范围

锐化范围是指需要锐化的区域。一般来说，我们可以将锐化范围设置为整个图像，也可以根据需要进行局部锐化。需要注意的是，锐化范围不宜过大或过小，否则会影响最终的效果。

4. 噪点抑制

在GPU加速的图像处理中，由于GPU的计算速度较快，容易产生噪点。因此，在设置参数时，需要考虑到噪点抑制的问题。可以通过增加滤波器的数量或调整滤波器的参数来抑制噪点。

综上所述，GPU锐化的参数设置需要考虑多个因素，需要根据实际情况进行调整。通过合理的设置参数，可以提高图像的清晰度和质量，达到更好的视觉效果。

七、相机里锐化的作用

在现代摄影中，相机的锐化功能是保证图像细节清晰、色彩鲜明的重要技术之一。无论是专业摄影师还是普通摄影爱好者，了解相机里锐化的作用对于拍摄出高质量的照片至关重要。

首先，让我们来看看相机里的锐化功能是如何工作的。锐化功能通过增强图像的细节和边缘来使照片看起来更加清晰。当你按下快门时，相机会对图像进行一系列算法处理，其中之一就是锐化。这些算法会增加图像的对比度、边缘清晰度和细节，使其看起来更加生动和真实。

相机里锐化的重要性

相机里的锐化功能在摄影中的重要性是不可忽视的。它可以帮助我们拍摄出更加清晰、逼真的照片，并突出主题的细节。锐化功能还可以在后期处理中减少对图像的额外调整，节省处理时间。

一般来说，锐化功能适用于大多数类型的摄影，无论是风景摄影、肖像摄影还是静物摄影。在风景摄影中，锐化可以增强山脉、树木和建筑物的细节，使图片更加引人入胜。而在肖像摄影中，锐化可以突出人物的面部特征、皮肤纹理和眼睛的明亮度。在静物摄影中，锐化可以凸显物体的纹理、细节和质感。

此外，相机里的锐化功能还可以帮助我们在不同的拍摄条件下获得更好的结果。在光线昏暗的情况下，锐化功能可以弥补图像的模糊和细节丢失。在高对比度的场景中，锐化功能可以提高图像的边缘清晰度，防止过曝和细节丢失。

相机里锐化的设置

现代相机通常提供了多种锐化设置，使摄影师可以根据具体拍摄需求进行调整。以下是一些常见的相机锐化设置：

• 强度：控制锐化效果的强度程度。高强度会使图像更加锐利，但也可能导致出现锯齿和噪点。低强度则会让图像看起来更加柔和。
• 半径：控制锐化作用的范围。较小的半径适用于细节清晰的图像，较大的半径适用于需要突出边缘的图像。
• 阈值：控制锐化作用的范围。较低的阈值会锐化所有的细节，包括噪点。较高的阈值只会锐化较为明显的边缘。

为了获得最佳的锐化效果，摄影师需要根据实际拍摄情况进行调整。不同相机品牌和型号的锐化设置可能略有不同，建议摄影师在使用新相机前先熟悉其锐化功能的操作方法。

相机里锐化的注意事项

尽管相机里的锐化功能可以帮助我们提高照片的质量，但在使用时还是需要注意一些事项。

首先，锐化功能并非适用于所有情况。在某些拍摄场景下，如夜景摄影或模糊效果需求的艺术照，过度的锐化可能会产生不自然的效果。因此，在拍摄前要充分考虑是否需要使用锐化功能。

其次，相机里的锐化功能只是照片后期处理的一个环节。为了获得最佳的效果，摄影师还应该注意光线、构图和对焦等其他方面的因素。这些因素对于照片的质量同样重要，不能仅仅依靠锐化功能来弥补瑕疵。

最后，锐化功能可能会引入一些噪点和锯齿。这是因为锐化算法会增强图像的细节，同时也可能增加图像的噪点。在后期处理时，摄影师可以使用图像软件进行去噪和后处理，以达到更好的效果。

小结

相机里的锐化功能在摄影中起着至关重要的作用。它可以增强图像的细节和清晰度，使照片更加逼真和生动。了解相机里锐化的作用和设置对于摄影爱好者来说至关重要。通过合理地调整锐化参数，并结合其他摄影技巧，摄影师可以拍摄出高质量、出色的照片。

八、ai人工智能绘画app？

NVIDIA Canvas是一款AI人工绘画软件，利用AI智能进行绘画，有各种方式可以选择绘画，非常的智能，用户可以尽情发挥自己的创意进行绘画。

使用真实材质（如草地或云彩）调色板绘制简单的形状和线条。然后，我们革命性的 AI 模型会使用“显示-停止”结果实时填充屏幕。不喜欢您看到的内容？您可以切换材质（从雪地改为草地），并观看整个图像从冬日仙境变为热带天堂的效果。您尽可挥洒创意，创造各种可能性。

九、PR怎么锐化视频并调整锐化量？

Pr，是Premiere的简称，由Adobe公司开发是一款常用的视频编辑软件，由Adobe公司推出。现在常用的版本有CS4、CS5、CS6、CC 2014、CC 2015、CC 2017、CC 2018、CC 2019以及2020版本。Adobe Premiere是一款编辑画面质量比较好的软件，有较好的兼容性，且可以与Adobe公司推出的其他软件相互协作。目前这款软件广泛应用于广告制作和电视节目制作中。其最新版本为Adobe Premiere Pro 2020。

PR锐化视频并调整锐化量方法：

1、启动Premiere后期软件，选择新建项目，弹出新建项目的设置窗口，在这个对话窗口中设置新建项目的主要参数。

2、创建了项目之后，找到文件菜单栏中的导入命令，执行该命令，弹出导入窗口，选择文件导入到PR项目。

3、单击鼠标选中导入的视频文件，将视频文件往时间轴拖，根据视频文件来自动生成一个剪辑序列。

4、在项目窗口右键鼠标来新建一个调整图层，将新建的调整图层放到视频文件的上面一个视频轨道。

5、在PR效果窗口中进行查找，找到“锐化”这个视频效果，选择锐化这个视频效果为调整图层添加这个效果。

6、选择调整图层，打开效果控件，在效果控件中找到“锐化”效果设置，根据视频画面的锐化效果来设置锐化量的数值。

十、sobel图像锐化GPU代码

  
首先，我们需要将图像数据从主机内存复制到GPU的显存中。
  
然后，我们使用CUDA编写卷积和梯度计算的核函数，并将其上传到GPU。
  
接下来，我们将图像数据分配给不同的GPU核心，并使用CUDA的并行计算功能进行计算。
  
最后，我们将计算结果从GPU的显存复制回主机内存，并对图像进行后续处理。



实现Sobel图像锐化的GPU代码

下面是一个使用CUDA实现Sobel图像锐化的示例代码：

<>
<head>
    <title>Sobel图像锐化</title>
</head>
<body>
    <h1>Sobel图像锐化</h1>

    <div>
        <p>我们将使用CUDA来加速Sobel图像锐化的计算过程。首先，我们需要将图像加载到程序中。</p>
        <p>然后，我们使用CUDA的相关函数来将图像数据从主机内存复制到GPU的显存中。</p>
        <p>接下来，我们编写并上传核函数到GPU，并分配计算任务给不同的GPU核心。</p>
        <p>最后，我们将计算结果从GPU的显存中复制回主机内存，并进行后续处理。</p>
    </div>

    <h2>Sobel图像锐化的GPU代码示例</h2>
    <pre><code>
#include <cuda.h>
#include <stdio.h>

__global__ void sobelEdgeDetection(unsigned char *inputImage, unsigned char *outputImage, int width, int height)
{
    // 获取当前线程对应的像素位置
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    // 检查当前像素是否在图像范围内
    if (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height)
    {
        int gradientX = 0;
        int gradientY = 0;

        // 计算水平方向上的灰度变化
        gradientX += inputImage[(y - 1) * width + (x - 1)] * (-1);
        gradientX += inputImage[(y - 1) * width + (x + 1)] * 1;
        gradientX += inputImage[y * width + (x - 1)] * (-2);
        gradientX += inputImage[y * width + (x + 1)] * 2;
        gradientX += inputImage[(y + 1) * width + (x - 1)] * (-1);
        gradientX += inputImage[(y + 1) * width + (x + 1)] * 1;

        // 计算垂直方向上的灰度变化
        gradientY += inputImage[(y - 1) * width + (x - 1)] * (-1);
        gradientY += inputImage[(y - 1) * width + (x + 1)] * (-1);
        gradientY += inputImage[(y - 1) * width + x] * (-2);
        gradientY += inputImage[(y + 1) * width + (x - 1)] * 1;
        gradientY += inputImage[(y + 1) * width + (x + 1)] * 1;
        gradientY += inputImage[(y + 1) * width + x] * 2;

        // 计算梯度强度
        int gradientMagnitude = abs(gradientX) + abs(gradientY);

        // 将梯度强度存储到输出图像中
        outputImage[y * width + x] = (unsigned char)gradientMagnitude;
    }
}

int main()
{
    // 加载图像数据
    unsigned char *inputImage = loadInputImage();
    int width = getInputImageWidth();
    int height = getInputImageHeight();

    // 计算并设置GPU的线程块和线程数
    dim3 blockSize(16, 16);
    dim3 gridSize((width + blockSize.x - 1) / blockSize.x, (height + blockSize.y - 1) / blockSize.y);

    // 在GPU上分配内存空间
    unsigned char *dInputImage, *dOutputImage;
    cudaMalloc((void **)&dInputImage, width * height);
    cudaMalloc((void **)&dOutputImage, width * height);

    // 将图像数据从主机内存复制到GPU的显存中
    cudaMemcpy(dInputImage, inputImage, width * height, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 调用GPU上的核函数进行计算
    sobelEdgeDetection<<<gridSize, blockSize>>>(dInputImage, dOutputImage, width, height);

    // 将计算结果从GPU的显存复制回主机内存中
    unsigned char *outputImage = (unsigned char *)malloc(width * height);
    cudaMemcpy(outputImage, dOutputImage, width * height, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 后续处理
    postProcessing(outputImage, width, height);

    return 0;
}
    </code></pre>

    <h2>结语</h2>

    <p>通过使用Sobel算子进行图像锐化，并结合GPU加速，我们可以大大提高图像锐化的计算效率。GPU的并行计算能力可以帮助我们同时处理多个像素点，从而加快图像处理的速度。通过不断优化GPU代码，我们还可以进一步提高图像锐化的计算性能，实现更高效的图像处理技术。</p>

    <p>希望本文能给读者带来对Sobel图像锐化和GPU加速的理解和启发，同时也提醒大家在实际应用中注重代码的优化和算法的改进，以提高图像处理的质量和速度。</p>

    <p>感谢阅读本文，欢迎在评论区分享您的意见和经验！</p>
</body>
</html>