Image Sharpen KJ(ImageSharpenKJ)

Descripción

Afilado de imagen acelerado por GPU con múltiples métodos. Cada método utiliza un principio diferente para mejorar la nitidez percibida o recuperar detalle perdido.

RCAS — Afilado robusto adaptativo al contraste de AMD (de FSR).
Filtro cruzado de 5 tomas que se adapta al contraste local. Artefactos mínimos, bueno para uso general con poca configuración.

Adaptive USM — Máscara de desenfoque con modulación de varianza local.
Afila más las áreas con detalle, menos las áreas planas o ruidosas. Más controlable que RCAS mediante parámetros de radio y umbral.

High-Pass — Extrae detalle de alta frecuencia y lo mezcla de nuevo.
Proporciona una sensación de mejora de "claridad". Usa el radio para controlar la escala del detalle.

Deconvolution — Deconvolución iterativa de Richardson-Lucy.
Puede recuperar detalle real perdido por desenfoque, no solo realzar bordes. Usa el radio como núcleo de desenfoque estimado y las iteraciones para controlar la convergencia.

Entradas

Entradas comunes

• image – La imagen de entrada (cualquier tipo de imagen). La salida coincidirá con este tipo.
• method – Elija el algoritmo de afilado del menú desplegable: RCAS, Adaptive USM, High-Pass o Deconvolution. Los parámetros visibles cambian según esta selección.

Parámetros específicos del método

RCAS

• strength (FLOTANTE, 0–1, predeterminado 0.8) – 0 = sin afilado, 1 = afilado RCAS completo.

Adaptive USM

• strength (FLOTANTE, 0–3, predeterminado 0.5) – Multiplicador de afilado. Los valores superiores a 1.0 producen un afilado agresivo.
• radius (FLOTANTE, 0.5–5, predeterminado 1.0, paso 0.1) – Sigma de desenfoque gaussiano para la máscara de desenfoque. Valores más grandes realzan detalles más gruesos.
• threshold (FLOTANTE, 0–1, predeterminado 0.05) – Puerta de ruido. Valores más altos solo afilan áreas con más textura/detalle. 0 = afilar todo.

High-Pass

• strength (FLOTANTE, 0–3, predeterminado 0.5) – Factor de mezcla para detalles de alta frecuencia. Los valores superiores a 1.0 dan un efecto más contundente.
• radius (FLOTANTE, 0.5–5, predeterminado 1.0, paso 0.1) – Sigma de desenfoque gaussiano que define el corte de frecuencia. Valores más grandes realzan detalles más gruesos.

Deconvolution

• strength (FLOTANTE, 0–1, predeterminado 0.5) – Mezcla entre original (0) y completamente deconvolucionado (1).
• radius (FLOTANTE, 0.5–5, predeterminado 1.0, paso 0.1) – Sigma del desenfoque gaussiano asumido a revertir.
• iterations (Entero, 1–100, predeterminado 10) – Iteraciones de Richardson-Lucy. Más iteraciones producen resultados más nítidos pero son más lentas; los rendimientos decrecientes son notables después de aproximadamente 20.

Salidas

• image – La imagen afilada, del mismo tipo que la entrada.

Notas de uso

• Todos los métodos se ejecutan completamente en la GPU para un procesamiento rápido.
• RCAS es la opción más "configurar y olvidar": pruébelo primero si desea un afilado rápido y sin artefactos.
• Adaptive USM ofrece más control cuando necesita suprimir el ruido: aumente el umbral para proteger áreas planas y ajuste el radio para que coincida con la escala de detalle que desea realzar.
• High-Pass funciona bien como mejora de claridad o textura. Use un radio pequeño (0.5–1.5) para detalles finos y un radio más grande para textura de rango medio.
• Deconvolution es el más potente pero puede producir anillos o halos si se itera demasiado o se adivina el núcleo de desenfoque incorrecto. Comience con 10–20 iteraciones y un radio igual al desenfoque estimado de la imagen original.