1.图像锐化概念原理

• 图像锐化是一种突出和加强图像中景物的边缘和轮廓的技术。图像锐化的本质是增加邻域间像素的差值，使图像的突变部分变得更加明显。
• 图像的卷积计算除了可以完成模糊去噪、边缘检测等任务外，还可以实现图像锐化/增强的功能。一般也通过Laplacian滤波加原图权重像素叠加锐化空间滤波器用来增强图像的突变信息，图像的细节和边缘信息。
• 补充：低通滤波器和高通滤波器
  • 平滑滤波器主要是使用邻域的均值（或者中值、积分）来代替模板中心的像素，消弱和邻域间的差别，以达到平滑图像和抑制噪声的目的；模糊图像，称为低通滤波器
  • 锐化滤波器则使用邻域的微分作为算子，增大邻域间像素的差值，使图像的突变部分变的更加明显。锐化的作用是加强图像的边沿和轮廓，通常也成为高通滤波器：

2.opencv实现

图像锐化的本质是图像拉普拉斯滤波加原图权重像素叠加的输出： 
拉普拉斯算子

• 当C值大于8时候表示图像锐化、越接近8表示锐化效果越好
• 当C值等于8时候图像的高通滤波
• 当C值越大，图像锐化效果在减弱、中心像素的作用在提升

代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char* argv[])
{
    Mat src = imread("yuan_test.png");
    if (src.empty()) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input", src);
    Mat sharpen_op = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0,
        -1, 5, -1,
        0, -1, 0);
    Mat result;
    filter2D(src, result, CV_32F, sharpen_op);
    convertScaleAbs(result, result);
    imshow("sharpen image", result);

    waitKey(0);

    return 0;
}
//version1.1

原图

锐化图

对比

可以明显看出锐化后的图比原图多了一些纹理细节元素

参考：

https://blog.csdn.net/PecoHe/article/details/95289957

https://blog.csdn.net/cyf15238622067/article/details/87859887

https://wx.zsxq.com/dweb2/index/group/551551828124?from=mweb&type=detail

原文地址：https://www.cnblogs.com/zhaobinyouth/p/12172409.html