评估图像清晰度提升的效果需要综合考虑多个因素，并采用专业的方法来进行分析。以下是几种常用的评估方法：
主观评价：首先，可以邀请一组具有相关专业背景或经验的人员来进行主观评价。让他们观看提升清晰度前后的图像，并在细节、锐利度、清晰度等方面进行评分。这种方法可以快速了解图像清晰度提升的效果，但受主观因素影响较大。
客观评价：客观评价常常通过计算图像的清晰度指标来进行。常用的指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）等。这些指标可以量化地表示图像清晰度的提升效果，但需要专业的软件和算法来进行计算。
常见缺陷分析：此外，可以针对图像提升清晰度后可能出现的常见缺陷进行分析，例如边缘增强引起的伪影、高频噪声的增加等。通过对缺陷的分析，可以进一步评估清晰度提升的效果是否令人满意。
总体来说，评估图像清晰度提升的效果需要综合考虑主观评价、客观评价和缺陷分析等多个方面，以全面、专业的方法来判断提升效果的优劣。同时，需要在实际应用中与实际场景相结合，以确保图像清晰度提升的效果符合实际需求。