图像增强是图像处理的一个重要环节，早期的图像处理就是从图像增强开始的，人们研究对质量低的图像进行处理以获得改善质量后的图像。现今的图像增强还为后续的图像处理，如图像信息提取、图像识别等，提供更高识别度的图像。
从图像处理技术来看，图像的摄取、编码、传输和处理过程中有许多因素可以使图像变模糊。如摄取过程中的聚焦不良，编码中的量化步骤使得图像的高频分量损失，处理过程中的对图像进行放大时由于缩放算法具有低通滤波性质而导致图像变得柔和等等。图像锐化正是针对这个问题对图像的边缘进行增强和高频分量进行补偿，使得画质清晰锐利，视觉感受良好，为后续的处理提供具有更高辨析度的图像。
一、图像锐化基本原理
研究表明，各种图像模糊的物理过程的数学模型一般包含有求和、平均或者积分运算。那么与此相反，图像的锐化过程就是包含有差分和微分的运算。
图像锐化是图像增强的一个经典问题。长期以来在出版业中使用的图像锐化处理是从原始图像自身减去低通滤波后的图像而得到一幅清晰锐利的图像，这种处理称为图像的反锐化掩蔽，也称钝化模板，可以表示为
反锐化掩蔽的一般形式称为高频提升滤波和高频增强滤波。高频提升滤波通过将
乘以一个常数A ≥ 1 产生，
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