图像清晰度增强

图像清晰度增强技术适合以下类型的图片：
1. 轻微模糊或失焦的照片
2. 低分辨率图片需要提升细节
3. 老照片或扫描件清晰度不足
4. 含有文字的图片需要提高可读性
5. 远摄或变焦导致的细节损失

但对于严重模糊、变形或像素化严重的图片，效果可能有限。

图像清晰度增强技术基于深度学习算法：
1. 边缘增强 - 分析并增强图像中的边缘和轮廓
2. 细节重建 - 基于AI模型的训练经验补充或重建细节
3. 杂点减少 - 降低噪点同时保留重要细节
4. 智能锐化 - 有选择性地提高图像锐度

需要注意，AI技术不能"创造"原本不存在的信息，而是基于训练数据对可能的细节进行预测和重建。对于完全丢失的细节，效果会受到限制。

增强效果不明显的可能原因：
1. 原图已经足够清晰，提升空间有限
2. 图像模糊程度过于严重，超出了技术能力范围
3. 图片分辨率过低，缺乏可恢复的基础信息
4. 特定类型的模糊（如运动模糊）更难处理
5. 图片格式或压缩问题导致的细节丢失

建议尝试不同类型的图片，特别是那些轻微模糊但仍含有足够细节的图像，效果会更加明显。