锐度是指图像中不同于背景的边缘的明显程度。它往往由图像的颜色，亮度和对比度来决定。锐度是可以通过不同的调整方式来实现的，一般用于加强边界细节，使图像看起来更鲜明、细腻，以及提升图像质量感。
提升锐度，主要是通过提升图像的对比度来实现的，因为对比度越高，图像的质量感也越强 。这可以通过改变图像的亮度，将暗处的像素值提高，、将亮处像素值减少来实现。此外，还有另外一种直接改变对比度的处理方法，可以将原始图像像素值进行非线性压缩，使阴影高度提升，从而使大量中性锐化，增加图像边界细节。
此外，锐化也可以通过细化边界来实现。细化边界有很多种方法，比如双边滤波，拉普拉斯算子等。这类滤波方法利用边缘保持性和平滑性的原理，使边缘强度被放大、亮度对比度被增加，从而达到更加清晰，质感强烈的图像效果。
提升锐度还可以通过反卷积算法来实现。反卷积算法让像素变得更加突出，这种技术首先将原始信号变换为振幅和相位，然后逆时域重构悬挂，使被滤波的原始图像重新恢复。通过这种技术可以改善噪声的影响，同时也会影响边界的强度，从而使其更加明显，清晰，并具有更强的质感。
除此之外，还有其他锐度提高的方法，比如Bloom效果，色阶重绘，色彩调整，Histogram Equalization， Fast Fourier Transform（FFT）等等。总而言之，锐度是指图像中不同于背景的边缘清晰度，它可以通过对图像颜色、亮度和对比度的处理，以及细化边界，提高反卷积算法等方法来改善图像质量，使图像更加细腻、鲜明。
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