圖像增強是圖像處理的一個重要環節，早期的圖像處理就是從圖像增強開始的，人們研究對質量低的圖像進行處理以獲得改善質量后的圖像。現今的圖像增強還為后續的圖像處理，如圖像信息提取、圖像識別等，提供更高識別度的圖像。

        從圖像處理技術來看，圖像的攝取、編碼、傳輸和處理過程中有許多因素可以使圖像變模糊。如攝取過程中的聚焦不良，編碼中的量化步驟使得圖像的高頻分量損失，處理過程中的對圖像進行放大時由于縮放算法具有低通濾波性質而導致圖像變得柔和等等。圖像銳化正是針對這個問題對圖像的邊緣進行增強和高頻分量進行補償，使得畫質清晰銳利，視覺感受良好，為后續的處理提供具有更高辨析度的圖像。

一、圖像銳化基本原理

        研究表明，各種圖像模糊的物理過程的數學模型一般包含有求和、平均或者積分運算。那么與此相反，圖像的銳化過程就是包含有差分和微分的運算。

        圖像銳化是圖像增強的一個經典問題。長期以來在出版業中使用的圖像銳化處理是從原始圖像自身減去低通濾波后的圖像而得到一幅清晰銳利的圖像，這種處理稱為圖像的反銳化掩蔽，也稱鈍化模板，可以表示為

        反銳化掩蔽的一般形式稱為高頻提升濾波和高頻增強濾波。高頻提升濾波通過將