掩模算法
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基于非锐化掩模算法的图像增强系统
该项目实现了图像处理领域最为经典且广泛应用的非锐化掩模(Unsharp Masking, UM)算法。其基本原理是利用图像与其模糊版本之间的差异来提取高频信息。在MATLAB环境下的具体实现流程为：首先，程序读取输入的灰度或彩色图像，并应用高斯低通滤波器对图像进行平滑化处理，以获得图像的背景低频成分；随后，通过将原始图像与对应的模糊图像执行矩阵减法操作，计算得到图像的边缘、纹理及细节特征构成的掩模分量；接着，系统允许用户动态调整增益系数（k值），将该系数与掩模分量相乘后加回到原始图像中。当k值为1时即为标
