怎么把模糊的照片变清晰

把模糊的照片变清晰的方法如下：

品牌型号：Vostro 5581

系统版本：Windows10专业版

软件版本：嗨格式图片无损放大器1.0.1569.420,A Sharper Scaling1.2,Bigjpg

1、运行软件添加图片

运行嗨格式图片无损放大器，点击软件中间位置添加图片。

2、选中图片进行设置

然后选中图片，选择图片模式、放大倍数、降噪程度以及输出目录等。

3、点击开始放大

选择好后，点击右下角的“开始放大”。

4、图片放大完成

等待图片放大完成，点击“打开”按钮查看即可。

jpgHD JpgHD是一个老照片修复网站。借助人工智能AI技术，可以自动修复老照片。在修复过程中，您可以设置所需的分辨率，消除图片的噪点，可以满足我们各种照片修复需求，包括图像模糊修复。通过浏览器搜索网站官网，然后点击绿色的“选择图片”按钮，上传需要修复的照片。成功上传照片后，点击蓝色的“AI HD”按钮，软件会自动修复照片。我们只需要等待进度条完成。进度条填满后，点击绿色的“下载”按钮，将照片保存到电脑或手机中。不过需要注意的是，这个网站的部分功能有收费模式，处理图片的时间比较慢。

怎么把模糊的照片变清晰？对于有些人来说，拍完照之后，修复模糊的人像和照片背景，已经算是必备的技能之一，最近看到很多小伙伴都在谈论这样的话题，翻了翻很多都是在想怎么Get到让模糊图片变清晰的小技巧呢？其实用到一些软件工具就可以轻松解决这个问题。

方法：

WPS

很多人都以为，这款软件只能进行文档表格编辑，其实它内置的图片编辑器，还能帮助我们进行多种图片处理。直接右击图片，选择【编辑】-【图片编辑】。

随后进入照片编辑器界面，点击右侧的【修复】，选择【高清修复】，这里提供了2倍无损放大和4倍无损放大，直接选择放大的倍数就可以了。

嗨格式图片无损放大器

1、打开嗨格式图片无损放大器软件支持多种图片处理功能，我们本次点击【图片清晰度修复】功能进入，有需要图片放大或图片内存放大的小伙伴也可以尝试下这两个功能；

2、点击【添加图片】按钮，将需要处理的图片添加到软件中，也可以直接将图片拖入到软件进行添加，可批量添加多张图片进行批量修复；

3、设置图片参数，如果想要更加清晰的图片可以将【图片降噪程度】选择更高一点；

4、同时再设置一下【图片增强】选项，建议选择“TTA增强”，更能提高图片的清晰度，最后点击【开始】按钮，等待软件处理完成。

Photoshop

PS作为一款专业的修图软件，自然是可以进行图片无损放大的操作。只需要导入我们想要放大的图片，复制多一个图层后，点击【图像】，选择【图像大小】。

然后调整图像大小，修改宽度和高度，它会等比例放大图片，接着勾选【重新采样】，选择“保留细节2.0”，最后减少杂色优化一下就可以啦。

以上就是分享给大家的图片变清晰的部方法啦。可以帮助你轻松地将模糊的图片变得更加清晰。

怎么把模糊的照片变清晰？使用轻秒格式工厂，轻秒老照片修复，无损放大、图片变清晰功能，人工智能深度学习技术，将模糊人脸细节进行高清修复。无论是发黄的老照片，旧设备拍摄的陈年旧照，都能一键变清晰，找回儿时的记忆。

1、浏览器输入“轻秒在线或轻秒格式工厂”->老照片修复 ->拖入或添加图片；

2、设置修复模式，如果是人像的话，建议勾选上，另外输出尺寸的话建议默认选择即可；

3、点击开始修复，稍等片刻处理完毕即可预览修复前后效果。

4、最后点击下载即可。

AI修复照片变清晰的原理主要包括图像恢复和图像增强两个关键步骤。

首先，图像恢复是指针对受损或老化的照片，通过修复图像中的噪声、划痕、模糊等问题，使其恢复到原始状态。这一步骤的关键在于建立一个高质量的数据集，其中包含了大量的原始照片和对应的修复版本。通过将这些数据输入到深度学习模型中进行训练，模型可以学习到图像修复的模式和规律。当需要修复一张新的照片时，模型会根据已学到的知识，自动分析图像的问题，并生成一张修复后的图像。

其次，图像增强是指通过改善图像的色彩、对比度、清晰度等方面的表现，提升照片的视觉效果。这一步骤的关键在于利用神经网络模型进行图像特征提取和重建。首先，模型通过卷积层和池化层等操作，提取图像中的特征信息。然后，通过反卷积层和上采样等操作，将提取到的特征信息重建为高质量的图像。通过不断调整模型的参数，使得重建后的图像与原始图像尽可能接近，从而实现图像的增强效果。

在具体操作中，AI修复照片的过程可以分为两个主要步骤：图像处理和图像恢复。在图像处理阶段，AI会对输入的照片进行预处理，包括去噪、增强和分割等操作，以提高图像质量和准确性。在图像恢复阶段，AI会根据预处理后的图像和已知的图像数据库进行对比和匹配，通过学习和推理来预测缺失或损坏部分的像素值，从而生成修复后的图像。

此外，还可以使用一些特定的算法来提高修复效果。例如，生成对抗网络(GAN)可以通过生成和对抗两个神经网络来提高修复后的图像质量。其中，生成网络用于生成修复后的图像，而对抗网络用于评估生成网络生成的图像是否与真实图像相似。通过不断优化生成网络和对抗网络之间的关系，可以得到更加真实和逼真的修复图像。

除了上述方法，还可以结合其他技术来进一步提升修复效果。例如，涉及到语义分割的技术可以帮助AI更好地理解图像的结构和内容，从而更精确地修复照片中的缺失部分。此外，图像风格转换技术可以将修复后的图像与原始图像的风格进行匹配，使得修复后的图像更加符合原始图像的特点。