5种基本图像锐化算法

资 源 简 介

5种基本图像锐化算法

详 情 说 明

图像锐化是图像处理中用于增强边缘和细节的常见技术。通过突出高频成分，可以让模糊的图像变得更清晰。以下是5种基础的图像锐化算法及其实现思路：

拉普拉斯锐化 拉普拉斯算子通过二阶微分检测边缘，常见卷积核包括0中心正、负交替的模板（如[0 -1 0; -1 4 -1; 0 -1 0]）。Matlab中可通过`imfilter`函数实现，叠加原始图像后得到锐化效果。

非锐化掩模（Unsharp Masking） 先对图像进行高斯模糊得到低频成分，再用原图减去模糊结果得到高频细节，最后将高频部分加权叠加回原图。关键在于高斯模糊半径和叠加权重的选择。

Sobel锐化 结合Sobel算子（水平和垂直方向边缘检测）计算梯度幅值，再将梯度信息与原图融合。Matlab中可用`fspecial('sobel')`生成算子，通过卷积增强边缘。

高提升滤波（High Boost Filtering） 在非锐化掩模基础上引入放大系数A（A>1），公式为：锐化结果 = 原图 × (A) - 模糊图 × (A-1)。适用于需要更强锐化效果的场景。

导向滤波锐化 基于导向滤波保留边缘特性，通过局部线性模型调整像素值。Matlab中可调用`imguidedfilter`函数，结合原图与梯度信息实现保边锐化。

这些算法各有侧重：拉普拉斯适用于通用场景，非锐化掩模更自然，而高提升滤波适合医疗等需高对比度的领域。实际应用中需根据图像噪声和边缘特性选择参数。