【锐化介绍】
图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。
一、为什么要用USM锐化？
上一篇讲拉普拉斯锐化，不能提供精细的调整，在photoshop中采用USM(Unsharp mask)可以进一步优化。目的是：
- 可以微调锐化程度
- 设置锐化阈值，想针对边界更清晰的点锐化处理，这个清晰程度就是锐化阈值
二、USM锐化原理
第一步：对原图进行模糊，然后用原图 - 模糊图，得到一张差值，差值即像素颜色突变的点，即边界
第二步：原图 + 差值，即边界处得到增强
图像卷积处理实现锐化有一种常用的算法叫做Unsharpen Mask方法，这种锐化的方法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像，然后再把值Scale到0～255的RGB像素值范围之内。基于USM锐化的方法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。USM锐化公式表示如下：
（源图像– w*高斯模糊）/（1-w）；其中w表示权重（0.1～0.9），默认为0.6
二：实现步骤
1. 读入图像的像素数据
2. 对图像像素数据实现高斯模糊，
3. 根据输入参数w，对图像上的每个像素点，使用USM锐化公式计算每个像素点锐化之后的像素
4. 构建一张新的输出图像，返回显示
【界面展示】
【效果展示】
自定义卷积核锐化
USM锐化
【测试环境】
vs2019,netframework4.7.2,opencvsharp4.8.0
【源码下载】
