去模糊化是模糊推理機中重要的一步，目的是將推論所得到的模糊值轉換為明確的控制信號，作為系統的輸入值。去模糊化的方法有多種，其中最常用的包括最大隸屬度法、重心法和加權平均法。
此外，在圖像處理領域，還有一些其他的方法可以用於減輕或去除圖像的模糊程度，例如：
均值濾波。這是一種常見的線性濾波器，通過用圖像局部區域的像素平均值替換中心像素來減小噪聲和細節。均值濾波器的大小通常是一個正方形或矩形，大小從3x3到15x15不等。均值濾波器的大小越大，圖像的平滑程度越高，但細節和邊緣也會被更多地模糊化。
圖像增強和復原。圖像增強旨在改善圖像的視覺效果，有目的性地強調局部特徵信息。圖像復原則是利用退化現象的某些先驗知識，建立退化現象的數學模型，再根據模型進行逆運算，來恢復原始圖像。這兩種技術都可以用於使模糊的圖像變得清晰。
超解析度重構。這是一種提高圖像解析度的技術，可以通過增強圖像的細節來減少模糊。
這些方法可以單獨使用，也可以結合使用，以達到最佳的去模糊效果。