图像羽化算法的核心原理，是通过渐变式地降低边缘像素的不透明度，让目标区域与背景自然融合，从而消除生硬的边界。

一、核心原理：从“硬边界”到“软过渡”

传统的图像选区或裁剪是“非黑即白”的，像素要么完全保留，要么完全舍弃，这就形成了硬边缘。羽化算法则打破了这种二元判断，为边缘像素赋予了不同的“保留程度”，具体通过以下3步实现：

1. 确定边缘范围：先计算目标区域（如选区、图层边缘）的边界，划定需要进行羽化处理的“过渡带”，这个过渡带的宽度由“羽化值”决定，值越大，过渡带越宽，效果越柔和。
2. 计算像素权重：对过渡带内的每个像素，根据它与目标区域中心的距离计算“权重”。距离中心越近，权重越高（像素越清晰、不透明度越高）；距离边界越近，权重越低（像素越透明、越接近背景）。
3. 混合像素颜色：按照计算出的权重，将目标区域像素与背景像素的颜色、透明度进行加权混合。最终呈现出“中心清晰、边缘逐渐透明”的渐变效果，实现视觉上的自然融合。

二、常见的羽化算法实现方式

不同算法的核心差异在于“如何计算像素权重”，以下是两种最主流的方式：

三、关键参数：羽化值的影响

羽化效果的强弱完全由“羽化值”（Feather Radius）控制，其单位是像素，具体影响如下：

• 羽化值=0：无羽化效果，边缘为硬边界，与未处理时一致。
• 羽化值较小（如1-5px）：过渡带窄，仅消除边缘的轻微锯齿，整体轮廓仍清晰，适合微调边缘。
• 羽化值较大（如20-50px）：过渡带宽，边缘柔和度高，目标区域与背景几乎无缝融合，适合制作光晕、倒影、合成场景等效果。