图像锐化自适应

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简介

　　本篇主要记录下图像锐化强度自适应算法。

背景

　　常用锐化算法，经常遇到如下这些问题：图像噪声放大，图像锐化过度，不自然之类现象。参考网上一些论文资料，做了一个避免这些问题的图像自适应锐算法。

具体算法

　　1、以5x5之类窗口，将输入图像网格化。
    2、通过梯度算法，计算出每个网格内平均梯度，存入掩码mask1中。
    3、使用高斯之类掩码，将mask1平滑。
    4、找出mask1上，梯度掩码最大值Vmax 和中间值Vmid = Vmax / 2。
    5、遍历整个mask1，通过公式：w=pow(abs(mask1[i,j]-Vmib)/Vmid, 0.6)计算出每个像素对应锐化强度权重w，存入Mask2。
    6、高斯模糊原图 - 原图，得到锐化掩码Mask3。
    7、Mask3 * Mask2的结果，叠加到原图上，得到锐化效果。

具体原理可以理解为：将图像分成了平坦区、细节区、和强细节区。对平坦区少做锐化，可以避免颗粒感之类噪声放大；对强锐化去少做锐化，可以避免图像出现严重的过锐，不自然现象。

效果演示

　　左边原始图像，中间为直接锐化效果，右边为本文效果。可以看到细节锐化基本接近，但是右边图像上，颗粒感噪声明显变小很多。