锐化（高通）空间滤波器

• 平滑通过称为低通滤波
• 类似于积分运算
• 锐化通常称为高通滤波
• 微分运算
• 高过（负责细节的）高频，衰减或抑制低频

钝化掩蔽和高提升滤波

• 钝化掩蔽

• 从原图像中减去一幅钝化（平滑后的）图像

• 步骤：

1. 模糊原图像
2. 从原图像减去模糊后的图像（产生的差称为模板）
3. 将模板与原图像相加

令$\bar{f}(x,y)$表示模糊后的图像，则有
$$g_{mask}(x,y)=f(x,y)-\bar{f}(x,y)\text{\hspace{1em}(3.55)}$$
$$g(x,y)=f(x,y)+k{g}_{mask}(x,y)\text{\hspace{1em}(3.56)}$$
权值$k\ge 0$，$k=1$时，它是钝化掩蔽，$k>1$时，这个过程称为高提升滤波，选择$k\le 1$可以减少钝化模板的贡献。

# 钝化掩蔽过程
y = np.linspace(0.4,1, 7)
y = np.pad(y, (4, 4), mode='constant', constant_values=[0.4, 1])fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
ax_1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax_1.plot(y, '-', label="y")
ax_1.legend(loc='best', fontsize=12)kernel = np.array([0.2, 0.6, 0.2])
y_bar = np.convolve(y, kernel, 'same')y_bar = y_bar[1:-1]
ax_2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax_2.plot(y_bar, '-', label='Smooth')
ax_2.legend(loc='best', fontsize=12)y = y[1:-1]
y_mask = y - y_barax_3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax_3.plot(y_mask, '-', label='y - y_bar')
ax_3.legend(loc='best', fontsize=12)y_dst = y + y_mask
y_dst = normalize(y_dst)
ax_4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
ax_4.plot(y_dst, '-', label='y + y_mask')
ax_4.legend(loc='best', fontsize=12)plt.tight_layout()
plt.show()

# 纯化掩蔽与高提升滤波
img_ori = cv2.imread("DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH03/Fig0338(a)(blurry_moon).tif", 0)kernel_31 = gauss_kernel((9, 9), sigma=1)
img_31 = separate_kernel_conv2D(img_ori, kernel=kernel_31)
img_31 = np.uint8(normalize(img_31) * 255)img_diff = img_ori - img_31img_dst_1 = img_ori + img_diff
img_dst_1 = np.uint8(normalize(img_dst_1) * 255)img_dst_2 = img_ori + 2 * img_diff
img_dst_2 = np.uint8(normalize(img_dst_2) * 255)img_dst_3 = img_ori - 3 * img_diff
img_dst_3 = np.uint8(normalize(img_dst_3) * 255)plt.figure(figsize=(15, 12))
plt.subplot(2,3,1), plt.imshow(img_ori,   'gray', vmax=255), plt.title("Original"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,3,2), plt.imshow(img_31,    'gray', vmax=255), plt.title("Smooth"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,3,3), plt.imshow(img_diff,  'gray', vmax=255), plt.title("Diff"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,3,4), plt.imshow(img_dst_1, 'gray', vmax=255), plt.title("k = 1"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,3,5), plt.imshow(img_dst_2, 'gray', vmax=255), plt.title("k = 2"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,3,6), plt.imshow(img_dst_2, 'gray', vmax=255), plt.title("k = 3"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.tight_layout()
plt.show()