一般都是那些警察办案的作品
【宫生的回答(113票)】:
图像的清晰度，是一种主观的视觉度量。事实上，看起来更清晰的图像，并没有增加图像的真实信息量，反而可能使真实信息量减少，这是因为无论采用什么图像处理算法，都不能凭空产生新的图像细节，只能使原有的图像信息进一步被破坏，丢失。所以，图像清晰和图像信息量大，两者没有对应关系。
将模糊图像处理成清晰图像，是以 “满足人眼观察的视觉效果” 作为主要目的，即 “看起来清晰”，技术手段主要是 锐化、对比度调节和色彩平衡。在Photoshop 中有一组插件，名为 Refocus，可以将以上若干技术手段组合，达到使模糊图像看起来更清晰的效果。
2011年，Adobe公司曾展示了最新的图像去模糊技术（image deblurring），达到了非常惊人的效果，如下图：
基于纯软件算法，对于运动模糊图像的校正能力达到前所未有的高度。
其次，如果是一组连续拍摄的模糊图像，可以采用前后帧图像的相关性进行去模糊处理，这比单帧模糊图像的处理更简单，因为可用于复原的图像信息更多。
再次，借助某些特殊的成像设备，也可以实现模糊图像的重新聚焦，如2011年，Lytro 公司正式发布了世界首款光场相机，具体可见以下链接：
http://www.guokr.com/article/69734/
其重新聚焦的效果非常好，可以在整个画面中自由选择聚焦位置，如下图：
综上，影视剧中的神奇效果并非无法实现，借助图像处理算法或者某些特殊的采集设备，完全可以在现实中做到。
【talich的回答(47票)】:
首先，让模糊图案变得好看，有两种方法。
一种是图像复原，一种是图像增强。
图像复原是恢复原样，增强则视觉上好就可以。
比如增加对比度，看着黑白分明了，这个是增强。简单的锐化也是。这个都是把原图像的基本特征向普通图片靠拢，给人以看着舒服的感觉。
复原的基本原理，是找出一个造成原像失真的模型，然后根据这个模型来试图最大限度的去除失真。
最常见的失真，有噪点，有运动模糊，有失焦这样的。建立正确的模型，估计出模型参数，用正确的滤波器，就很大程度上能修复图像。
比如噪点，就可以通过取局部中值这样的方法去除。周期性噪声，在频域找到噪声源挖除。各种反变换，比如维纳滤波，Kalman 滤波，都是很常见的。
效果上，可能没有电视上看得那么戏剧性，但如果模型正确，信息没有真正被噪声灭掉，那也可以有很不错的对比效果。不过，像电视上那样好像有个万能的算法，自己就知道该用什么模型什么参数只要点两下，应该是戏剧化的表现方法。
但是也不是什么图像都能修复的。你有板子把脸挡住，模型很简单，但是什么都解不出来。
比如，如果模糊图像是因为采样率不够，放大出来的，比如重复像素点出来的马塞克，或者线性/非线性，比如样条差值出来的均匀渐变的模糊，那个是信息根本就不够。模型不能无中生有，是无论如何也清晰不了的。
比如，下面这个例子取自经典教科书，Gonzalez 的 Digital Image Processing，第五章，图像复原：
原始图像：
用维纳滤波器：
看上去恢复了不少，但放在影视作品里可能不够有力。
下面这张图看上去差不多：
用同样的维纳滤波器修复：
这个看上去就给力多了。实际上，第一幅图和第二幅图的区别，在于后者的白噪声要小了五个量级。没有了白噪声，只有运动模糊，就可以用反变换很好的恢复出低噪图像了。但是，对于普通人来说，这些差别好像不大，事实上对于影视画面来说，第二张模糊虽然模糊，却很干净，也更上镜吧。
【刘炯Sharpmark的回答(38票)】:
@宫生 老师的答案跟问题完全不是一回事儿。
运动抖动或者相机抖动导致的图像模糊是可以通过计算修复的，简单说，抖动相当于若干张清晰但有一定透明度的照片错位叠加在一起，所以如果能算出抖动的运动轨迹，还是有可能修复的。
而电影里面，是一种丢失信息的复原。这个根本没法做到。这好比算法再牛也不能把魂斗罗里面的小人修出史泰龙的细节。电视剧电影里面的模糊都是由于录制设备本身清晰度所限（因为设备成本和存储成本），现在市面上监控设备的分辨率一般是30万左右，好些的也不过百万。加上距离拍摄对象一般超过5~10米，所以一般能辨别出男女就不错了，能看到脸的细节是绝对不可能的。
另外一个因素是光线，由于光圈和快门时间，所以将实际光线转化为RGB的时候，会丢失过暗及过亮的细节。例如，实际光线亮度范围是0~1000，RGB支持的有效范围是250~500，那超过500的都只会记录成500。后期处理是无法从500逆向反推出原始亮度是500~1000中的哪个值。这都是信息丢失，无法补救了。
通过类似锐化或一些滤波算法可以极为有限的“清晰”图像。原理是强化模糊的区域的“边缘”，“对比”，使得看上去清晰了一些。但实际表达的信息没有增加。
丢失的细节，永远，永远找不回来了。
附，解释一下评论说的车牌识别。车牌识别还真不是差值算法这么简单就能搞定的。车牌识别还是要用到图像模式识别的理论（这方面我只是业余）。基本原理是，车牌只有有限的数字和字母（加起来36个而已）。他们的形状特征固定。将图像中的每个字母数字拆开，然后往现有的特征上套，看跟哪个特征最接近，就认为是哪个。识别率目前绝对在90%以上。
这个方法牛叉之处是全自动的，无需使用者肉眼参与识别。输入图片输出识别后的车牌。无法识别（就是感觉跟哪个字母都不像的）的才会人工介入。
差值算法只是放大图片，并“猜”一些细节出来，最后识别还是要靠肉眼。所以属于笨办法，不具现实意义。
【Ivony的回答(15票)】:
大多数是假的，信息不可能凭空冒出来。目前的软件可以对模糊的图片进行处理，但不能解决分辨率的硬伤。简单说，你拍照的时候，手抖了一下，画面糊了，大体上可以补救，但是你拿个30万像素的手机，拍几百米外的一张海报，放大一百倍，然后首长说这个地方弄清楚点，然后来了个什么神奇的软件一下子放大几千倍还高清画质，这就纯属扯淡了。
【冯东的回答(15票)】:
@宫生 和 @talich 的答案在我看来各有偏颇。
拿 @talich 的例子来说。一幅模糊图片，只要找到合适的滤波器，就能极大程度的恢复。但问题就在于这个滤波器很难自动找到。寻找滤波器的方法叫做 blind deconvolution。这是一个 ill-posed 问题，因为这个问题有无穷多解，而判断解的合理性只能通过肉眼对内容的识别。目前的很多算法是基于边缘探测，但是这种方法有很大的失败可能。
@宫生 提到的 refocus 则根本不是图像还原问题。光场相机纪录了四维光场（成像面的每个点对应一个光锥，二维，成像面本身是二维），refocus 只是一个简单的信息提取问题。
【金杰的回答(12票)】:
我来讲讲低像素处理成高清图像的方法。其实正是坚信信息不会凭空冒出来，所以很多人的答案就是这不可能。但是我们可以从原图像得到很多极有可能正确的信息。
事实上我在微软和上交共办的夏令营里见过微软研究院展示的一种算法，我亲眼见到一张像素很低的照片变得十分清晰。
原理是：猜！就是猜！举一个简单的例子，几个相邻的像素依次从淡蓝渐变到深蓝，那我为什么不能认为原本的图像就是从淡蓝渐变到深蓝，我制作一张像素更多更清晰的图像也让这部分像素从淡蓝渐变到深蓝，这样似乎也是很合理。
当然算法规则不如我阐述的那么简单，还有很多东西去考虑，但基本原理还是猜，只是如何猜的更准确罢了。
而所谓滤波器也是一种猜测规则罢了。
事实上目前人工智能比不上人脑的原因也是猜的不够准。人眼捕捉一些静态画面就可以自动脑补成动画；靠左右眼角度不同的两张平面图就能猜测出立体图像，我们每天看到的立体世界中有超过90%是自己猜出来的，但我们相信这样的猜测基本就是正确的。
看了@lvony的评论，修改了一下答案。
【郝欣诚的回答(3票)】:
我认为适当的提高像素的对比度，做一些滤镜处理是可能的。
但很多电影上，把屏幕上1%的面积，一个烟头在地上，鼠标画个框放大后。软件一处理，然后就看清上面的牌子了。。这完全是扯淡。。如果他们在烟丝上再一拉鼠标，是不是能看到烟草的纤维结构，还做个分子排列图啊~！
信息采集，本身就是反映一家企业一个国家，基础学科国力的东西。。你现在日常能见到的，视频采集设备中，要数汽车超速拍照，获取车牌的那个摄像头了。但据称这个东西，一个点的成本要30万RMB。就算这帮人死磕国家的银子，但这个摄像头，没有个几万块是买不到的。电影里一个走廊的摄像头，不可能用这种高级货。。所以电影上是比较扯的。。
【潘浩的回答(2票)】:
这是图像处理的经典和热门问题。现有算法基本能处理运动模糊，方法就是重建相机运动轨迹，然后反解这个运动模糊的过程。只是像旋转运动，因为相机没有位移，现有方法不能正确重建。当然有的人给相机加一个运动传感器，这样记录了运动轨迹，就能比较容易的去模糊了。另一方面，如果模糊是物体而非相机的快速运动造成的，那么问题会相对容易一些，因为还有背景作为参考，去估计物体的运动。
光场相机实现了聚焦的后期调整，因为它本身采集了比普通相机更多的信息，或者说基本上就是同时采集了不同焦距下的图像。
【臧涛的回答(2票)】:
理论上只要对干扰源有足够的数据，再有对应的算法，就可以。但现实中不太可能有，因为无论是 维纳滤波器 还是adobe插件都只对某几种情况有效，更复杂的现实环境就摆不平了
【陈天阳的回答(1票)】:
你指的是哪种模糊，失焦？运动模糊？雾化？
卷积核已知吗？ 还是低像素图片简单插值放大造成的模糊？
电影、电视剧里：
当然是先有清晰的图再劣化成模糊的做出特效。
现实中：
对图像的去模糊处理，都是解方程，
条件不够的话，就把靠谱的猜想硬加进去，效果各异，百花齐放。
【孙毓波的回答(0票)】:
假的，不可能有这种局部放大的技术！
其他答案里说的模糊变清楚仅适用于部分情况的模糊：运动模糊、放射模糊，虽然看起来是模糊的，但是图片信息可以由周边的图像计算。但这并不是适用于所有图片都可以这样，像图片的分辨率低这种就无法局部放大就绝不可能实现！甚至光学成像时都没有获得那么细节的图像信息，你用软件捣鼓捣鼓就算出来了？想想也知道不可能。
楼上楼下这些伪科学家们，求求大家动动脑子，不要看人家演示了一个模糊变清晰就认为是放之四海而皆准的万能法宝。
更新：如果几十年后科技发展真有技术能把光学镜头都没捕捉下来的图像信息放大还原的话，我把我那根东西阉一下做香肠吃。我的信心就是这么爆棚。
【石英震的回答(0票)】:
@宫生，你所展示的图片Adobe公司已经承认是经过人工模糊处理的，然后再进行去模糊处理的。所以站不信脚，
【郑立的回答(0票)】:
用各种各样的算法理论上是可以实现的。就像暴风现在的左眼一样。
【金秉文的回答(0票)】:
在图像处理的研究领域，这种技术叫super resolution。不过我觉得做不到电影里那么厉害，主要还是要看模糊的程度。因为图像里没有的信息，你是无法凭空捏造出来的，除非你对图像内容进行了预先的假设。
参考 http://en.wikipedia.org/wiki/Super-resolution。
原文地址:知乎
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