數字圖像的清晰度是指明確兩個粗和細樣品細節的程度。在數字圖像A缺乏銳度用顯微鏡拍攝的結果往往從差聚焦調整，振動，或者不被平相對于成像平面的樣品。這個共同的工件也可導致各種光學像差例如球面像差，像散，彗差，幾何失真和場曲率。雖然許多這樣的問題可以通過確保在顯微鏡和標本的配置是否正確進行校正，它通常是必要的糾正從通過數字圖像處理技術的缺乏銳度遭受拍攝的數字圖像。

本教程初始化一個隨機選擇的樣本圖像，在奧林巴斯顯微鏡捕捉到，出現在左側的窗口標題為樣本圖片。每個標本名稱包含在括號中的縮寫指定在獲得圖像所采用的對比機制。下列術語是用來：（FL）熒光; （BF）明場; （DF），暗場; （PC）相差 （DIC）微分干涉對比（諾馬斯基）;和（POL）偏振光。游客會注意到，標本使用光學顯微鏡的行為提供了各種技術教程中的圖像處理過程中不同抓獲。 

相鄰的標本圖像窗口是一個耗時的圖像窗口，其中顯示根據由所述影像的銳度滑塊指定的值，該值已被調整為銳利的拍攝圖像。操作教程，請從選擇的樣本下拉菜單中的圖像，并隨圖像的清晰度滑塊的清晰度。當前選擇的銳度設置顯示上述影像的銳度滑塊。負值對應于圖像的清晰度下降，而正值相當于增加了圖像的清晰度。 

許多數字照相機包含信號處理電路來執行銳度調整后的模擬信號已經通過模擬 - 數字轉換器。銳利度調整，還可以在大多數流行的數字圖象處理程序的軟件層面******。在本教程中，移動滑塊向左引入了軟模糊的影像，而翻譯滑塊過去的中心位置向右移會增加清晰度。 

數字圖像的信息內容所用的重復的和孤立的圖像特征的相對空間頻率的術語進行說明。在數字圖像中的高頻空間信息的特征在于，在像素的亮度值發生在一個狹窄的范圍內的像素，而低頻空間信息的特征在于，在像素的亮度值發生了許多像素逐漸變化的急劇變化。高頻信息內容的例子包括特征之間的邊緣和界限，分鐘重復模式（例如孔上硅藻硅藻細胞），以及許多類型的噪聲。低頻信息內容的例子包括背景區域或亮度梯度，它的特征通常由遮光，在整個圖象逐漸變化的區域。 

清晰度降低，或空間平均，具有降低噪聲的圖像中，由于多種噪聲都在像素的亮度值特征在于，通過高頻轉換的副作用。提高圖像的清晰度可以提高噪聲顯著，如增強的高頻信息的結果，由于銳化算法。此外，在銳度的降低趨于降低像素亮度值，同時提高圖像銳化的傾向也增加像素的亮度值。 

在圖1中的圖片展示銳度調整與數碼顯微鏡收集典型樣品的效果。試樣是曙紅和蘇木精染色薄于明照明模式拍攝的哺乳動物的股骨組織的部分。當銳度下降（圖1（a）），細的線條和邊界的劃定標本細節的區域被遮擋，在圖像亮度相應的整體下降。增加銳度（圖1（c）），以提高樣品細節的區域之間的細紋和界限，揭示細節是不清楚的原始（圖1（b）），并在圖像亮度的整體增加可見。為基準，將試樣中還示出（圖1（b）），與沒有清晰度調整。