图片尺寸修改后很模糊怎么办啊

题图来自Unsplash，基于CC0协议

导读

遇到图片尺寸修改后变得模糊的问题，好像内行人一样，用思路来表示：

图片模糊是信号处理中的常态，几乎所有搞图像处理的人都懂。当我把一幅图恢复到原来的尺寸时，你会发现那些丢失的高频细节会连带着图像边缘一起消失。

但是在我们努力解决这个问题的过程中，需要对一些常规概念形成清晰的认识。

下面是针对各平台优化的图片优化方案，并且附带详细的背景信息和链接：

一、图片尺寸修改后模糊的原因是什么

你在调整的时候不小心破坏了图片里的纹理其实是很容易被发现的。要知道像素是图片的最小单位，平时是你的手抖或者错误设置成了万恶的插值算法的罪魁祸首。

具体说来，有以下几种情况：

1. 缩小图片导致的模糊：当分辨率一被压缩，多余的部分就会减少，哪怕是用欧几里得距离加权也没有实际好处。这是因为图像恢复算法在尝试插值时，如果只是依赖于简单的重采样 方法，难以重新精准还原被舍弃的信息。

2. 放大图片导致的模糊：有时候为了解决重构问题，你会使用上不同的插值技术，如最近邻法、双线性插值或双三次样条插值等概念。但这样一来，每个像素只能覆盖到原图中它周围值的平均，难以照顾到边角的精确影响。

这里面最根本的是信息丢失难以完全恢复，就像我在使用工具的时候也发现，当你把图像放大超过两倍时，模糊就变得更加严重了，再根据原图各种插值算法也不是能帮你解决问题。

二、如何无损放大图片尺寸

不骗你，所谓真正的无损放大在技术上是不科学的，毕竟数学模型不会告诉你怎么恢复丢失的信息。但为了尽可能保持清晰度也要尽量控制好细节，下面这些方法虽然质量受限，但专业人士也会用：

1. 高级插值算法：不只是用直线内插这么简单，如果你的操作手册内容，我发现双立方插值对于边缘锐化的处理还是比较优秀的，接近线性拉格朗日插值但又保持平滑过渡。

2. 图像锐化滤镜：就是当你放大图片后，小心使用边缘增强滤镜能够带来明显的效果提升，使得原本清晰的细节再度突出，但实在是对放大倍数太多的效果很有限。

3. 上下文感知技术：这是从图像内部推断真实结构，我一般会使用包含深度学习技术的工具，通过学习大量高清样本，再对你调整后的图进行反向处理来恢复高频信息，尽管说都是凭经验推断。

4. 对于超过50%以上的放大率，建议你使用插件包进行操作，如PS插件Topaz Gigapixel AI能智能保留细节，对于抠图清晰图像确实是比较有效，不只是双三次插值，而是利用AI训练出来的可视化图像反而更真实。

三、图片放大模糊的解决方法有哪些

说到处理模糊的方法软件设置及技巧绝对是你应对这个问题最直接有效的方法，具体做法如下：

1. 应用程序内设置：以Photoshop为例，在高质量设置下，一定要选择适合的插值方法，对于继续拉升图像，双立方插值最为常用，而当你要还原被放大模糊的部分时，或许Nearest可能意外地更清晰。

2. 多次小步骤调整：比起一次把尺寸拉大的做法，分批次逐步微调能极大减少模糊不适感。每次只增大一点就能保证原图像素不会被过分放大，除过渡更自然。

3. 学会使用锐化工具：比如Camera Raw滤镜这些插件对于高光细节的锐化非常不错，用它在放大后的图片上稍微注册一下就能让边缘更突出。

4. AI专用插件：如Gigapixel、Letas等可将普通升像素转换为AI超分过程，支持原图精细化模糊细节处理，如果你是对高清有要求，无论是发光的霓虹还是真实纹理都需要这种基于深度学习的处理技术来应对；多数实用的商业图像处理平台都包含这种过程。

四、哪些软件可以放大图片而不模糊

说到图片编辑软件种类繁多，以下是几类解决方案和特色对比：

1. 专业摄影图像处理软件
   • Adobe Photoshop: 在知识层面这是首选，支持多种插值选项（包括第三方锐化插件支持），而且全功能覆盖，但会有一个使用成本；
   • Adobe Lightroom：安装瑕疵总是与Photoshop交替出现，配合PreFlight工具能帮你防止图像质量下降，对轻度放大有一定优化效果；
   • 在高性价比方面：Affinity Photo既可以处理非线性编辑也适合图像放大，它有类似的图像优化选项，同时价格相对较为合理。

2. 免费软件 （画图工具的革命已经开始了）
   • GIMP: 开源图像编辑工具中支持APP 360，也支持图层处理已经边角信息处理，对于不常用的用户来说有一定门槛；
   • Inkscape: 直接适用于的分辨率处理，适用于切割后重新组合图像到不清，适合于矢量图像用户使用；
   • PicCollage, Photo Pos Pro等现代应用支持外接图像质量，适合于非专业人士使用。

3. 在线转换工具
   • 腐刻作为比较知名的应用，有AI超分版本，对多张图片放大效果有很好的展望，但可能会有一定程度的水印；
   • Bigjpg通过卷积神经网络处理图像锐化，效果接近专业级，适用于萌新也可以操作；
   • 它们对隐私的处理就像是给图像换了衣裳一样，每个工具都不同，你最好注意维护文件不被保留。

五、AI无损放大图片的原理是什么

说到AI产业对图像放大做的事情，其中深度学习 + 神经网络是目前最重要的方法，这些技术在业内对图像降噪处理时已有成熟应用。来看这些步骤：

1. 首先，训练AI模型需要有海量的高清图像作为基础，使用分类器来学习纹理和特征细节，主要依赖上色网络或者GAN等架构来复原理想图像；

而这AI训练模型利用的就是深度残差网络(ResNet)、生成对抗网络(GAN)，在使用过卷积神经网络CNN后对放大后的图像空间引入颜色和纹理信息，并针对原先模糊的特征进行修复。

2. 当你把一份低分辨率的图像塞进应用时，算法会扫描出所有边缘、高频细节等缺失信息，使用插值再学习到的大量“高清样本”，自动补全原来丢失的信息，比如补边缘锐化或填平纹理细节。

工作中难点在于：研究过程中使用的巨大计算资源，以及超高保真输出层的设计。一般用户不要担心，它不是无限提高分辨率，而是有上限；你可以关注图象结构分明的精细处理效果。

六、图片分辨率与清晰度的关系

这其中有个基础认知你可不能错过，就是高分辨率本身不等于高清晰度。在了解清楚这个关系之前，看一下对你是否有用：

1. 分辨率定义：是指单张图片在单位面积内安排的总像素数，高位数字代表更密集的像素安排，但只说分辨率不够，判断图像清晰还得看周围像素跟像素之间的关系。

2. 语言意义：单位面积内的图像清晰度是量度，设备显示器每寸点数PPI（像素每英寸）越高，视觉上看得越清晰。你手机上的日图标越大，在视网膜显示屏上看就会越真实。

你在实际应用中，如使用插值缩放，懂了这些概念后，调整图像尺寸时就可以根据这些原理，针对最终用途来设置。个人认为，结合软件算法和合理放大错误，就能很有效地提升图像放大后的视觉表现。