图像锐化，是使图像边缘更清晰的一种图像处理方法，细节增强（detail enhancement）我理解也包含了图像锐化，常用的做法是提取图像的高频分量，将其叠加到原图上。图像高频分量的提取有两种做法，一种是用高通滤波器，得到高频分量，另一种是通过低通滤波，用原图减低频得以高频。 直接提取高频的方法有sobel算法、laplcian算子，sobel算子是图像的一阶导数，提取的是梯度信息，分水平和垂直两种，常常用来做边缘检测、方向判别，sobel算子在斜坡处不为0，因此会产生较粗的边缘。laplcian算子是图像的二阶导，在图像开始变化和结束变化的地方值不为0，渐变时结果为0，因此laplacian比sobel算子更适合做sharpen。
除了直接提取高频的方法外，我们也可以先提取低频，原图减去低频得到高频。这种方法称为非锐化掩模（unsharpen mask），我们常使用低通滤波器（高斯、双边）对图像进行滤波，这种方法滤波器很好控制（包括大小和强弱），从而可以控制高频分量的强弱。 使用UM方向做sharpen时，常常加入另外三个参数：跟滤波器相关的参数（高斯滤波器的半径和方差）、增强的阀值threshold、strength。 下面给出UM方法的三种实现：matlab、C和opencv。 Matlab：
Matlab提供了库函数imsharpen，该函数使用UM方法进行sharpen，low-pass filter为gaussian kernel。下面是我实现的UM代码。先将rgb转到ycbcr color space，对Y做sharpen，cb/cr不做处理（最好是使用Y的结果做补偿，这样偏 {MOD}少），最后再进行ycbcr2rgb的转换。 clc; clear; close all; imSrc = imread('D:simuTestpicSimu