openCV中的矩阵掩模算法：

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using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat src, dst;
    src = imread("E:/vcprojects/images/test1.JPG");
    if (!src.data)
    {
        printf("Could not load image...\n");
        return -1;
    }
    namedWindow("input image", CV_WINDOW_NORMAL);
    imshow("input image", src);

    /*
    int cols = (src.cols - 1)*src.channels();         //矩阵掩模的具体算法
    int offsetx = src.channels();
    int rows = src.rows;

    dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    for (int row = 1; row < (rows - 1); row++)
    {
        const uchar* previous = src.ptr(row - 1);    //获取位置
        const uchar* current = src.ptr(row);          //获取当前行指针
        const uchar* next = src.ptr(row + 1);
        uchar* output = dst.ptr(row);
        for (int col = offsetx; col < cols; col++)
        {
            output[col] = saturate_cast(5 * current[col] - (current[col - offsetx] + current[col + offsetx] + previous[col] + next[col]));            //获取当前像素点P（row,col）的像素值: p(row,col)=current[col]
        }
    }
    */
 
    Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);   //opencv中的矩阵掩模算法函数
    filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);

    namedWindow("contrast image demo", CV_WINDOW_NORMAL);
    imshow("contrast image demo", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

掩膜算法：
根据矩阵掩模来重新计算每个像素的像素值，掩膜（mask也被称为Kernel），通过掩膜操作实现图像对比度提高。
公式： I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j)+I(i+1,j)+I(i,j-1)+I(i,j+1)]
掩膜矩阵  0 -1 0
               -1 5 -1
               0 -1 0
本质：掩膜就是两幅图像之间进行的各种位运算操作