知識使人自由，印刷術使知識自由。

按照書中的順序，我們插入一章非微分模式下的銳化的方法，非銳化掩蔽。

這種方法在印刷術和出版界已經用了好多年了，具體的過程：

模糊原圖像

從原圖像中減去模糊圖像（產生的差值圖像稱為模板）

講模板加到原圖像上

感覺好神奇，用模糊和圖像加減的思路做銳化，怎么做到的？先不看公式，直接看圖很容易理解：

依次為：原圖；模糊；相減得模板；原圖相加得銳化

是不是很符合邏輯？不但如此，也可以從數學公式上表示：

其中

表示模糊處理公式 代表模糊的圖像函數 代表模板圖像函數 代表最終銳化后的圖像函數 為權重( 。當 為高提升濾波， 則不強調非銳化模板的貢獻

需要注意的是，在求

的時候，會得到一些負值，要妥善處理這些負值，否則就會得到一些不好的結果。

最后舉一個例子：

從上到下a) b) c) d) e)

這個圖依次為a) 原圖；b) 使用高斯濾波后的模糊圖像；c) 相減后的模板圖像； d) 使用k=1后的非銳化結果 e) 高提升濾波的結果

總結

以上是生活随笔為你收集整理的空间滤波_第三章 灰度变换与空间滤波-（六）锐化空间滤波器之非锐化掩蔽的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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