图像算法---基于局部均值的锐化算法研究

图像锐化算法是图像处理中经常用到的基础算法，在Photoshop中，使用的是USM锐化，但是这种锐化速度比较慢，今天，介绍一种很简单的锐化算法：基于均值滤波的锐化算法。 本文要介绍的这个算法，来源于论文《Digital image enhancement and noise fitering by using local statistics》。 算法过程如下： 1，计算窗口范围内的均值： 其中公式(1)为均值计算公式 ，公式(2)为方差计算公式，公式(2)暂时没有用到。 2，锐化公式： 2.1 锐化算法(1)：    这个公式中x(i,j)表示(i,j)位置像素的锐化值，m(i,j)表示均值。 当k=0时，该算法表示均值滤波； 当0<k<1时，该算法表示低通滤波； 当k = 1时，该算法表示原图不变； 当k>1时，该算法表示高通滤波，即锐化算法； 2.2锐化算法(2)： 其中，g(x)表示一个线性变换，比如a=0.9,b=13,表示一个对比度增强。 当k=0时，该算法表示均值滤波； 当0<k<1时，该算法表示低通滤波； 当k = 1时，该算法表示原图不变； 当k>1时，该算法表示高通滤波，即锐化算法； 以上就是这个基于均值滤波的锐化算法，算法相当简单，易于实现，这里给出效果图： 原图 窗口半径radius=10,k=0.5效果图 窗口半径radius=10,k=2效果图 最后，给出一个简单的DEMO：基于均值滤波的锐化算法DEMO.zip  跟大家分享一下！