图像去模糊处理通过增强图像中的有用信息，改善图像的视觉效果，从而显著提高缺陷检测的准确性。具体来说：
1. 增强缺陷特征：图像去模糊处理能够突出图像中的关键特征，使原本不清晰的缺陷变得明显。这对于后续的缺陷分析和识别至关重要。通过去模糊，可以更容易地辨别出产品表面的微小缺陷，如划痕、裂纹等。
2. 提高图像对比度：去模糊处理通常涉及对比度的调整，这有助于区分图像中的目标与背景。在缺陷检测中，高对比度意味着缺陷与周围区域的差异更加明显，从而提高了检测的准确性。
3. 减少噪声干扰：图像去模糊处理还可以在一定程度上减少图像中的噪声干扰。通过滤除不必要的噪声，可以使得缺陷信号更加纯净，有利于缺陷的准确检测。
4. 适应多种缺陷类型：无论是断线缺陷、缺陷还是相位缺陷，图像去模糊处理都能有效提高其检测效果。例如，在某项研究中，对4纳米的断线缺陷、10纳米的方形缺陷和大小为50纳米、中心相位为π/2的相位缺陷进行仿真，经过去模糊处理后，三种缺陷信号对比度分别提高了52.03%、64.89%和44.96%。
图像去模糊处理在改善缺陷检测效果方面发挥着重要作用。它不仅能够增强缺陷特征、提高图像对比度，还能减少噪声干扰，从而显著提高缺陷检测的准确性和效率。
