前面讲到了二次线性插值的应用。_编程指南(VB图像处理，（三）几个常用滤镜的实现1)

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引言：前面讲到了二次线性插值的应用。

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VB图像处理，（三）几个常用滤镜的实现1

前面讲到了二次线性插值的应用.

这一篇来给大家讲一下关于锐化.柔化.扩散.雕刻这几个滤镜的实现. 【程序编程相关:J2ME资源：各厂商SDK和模拟器下载地】

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一,锐化

锐化的算法很简单,就是比较相邻的几个像素,把当前像素加上与周围的像素的差就可以了.

这里我给出一个示例:

a b c d

e f g h

i j k l

m n o p

假设有一个图片,4*4,共16个像素,分别用a－－l来代表.

我们先观察这个图片,只有中间的f,g,j,k这四个像素的“邻居”是全的.

为了简便起见,我们只处理这4个像素,因为在实际的图片中由于图片的大小都很多像素组成,所以周围的一圈像素不做处理不会影响到最终的效果.

先计算差值: delta= f - (a+b+c+e+g+i+j+k) / 8

(a+b+c+e+g+i+j+k) / 8就是f周围的像素的平均值,

将这个平均值乘以一个系数再加到f上,就得到了一个新的f值:

f=f + delta * alpha

这个系数alpha就是锐化度,改变这个系数就能得到不同的锐化效果.不过一般都是取得比较小的,如:0.3

于是,我们只要使用两个循环来遍历整个图片的像素值（去除边界）就能得到一个锐化的效果了.

但是大家或许会发现在处理后面几个点的时候,前面的点的值已经不是原来的值了,

比如处理g的时候,需要用到f的值,而f则已经被改变,并且f的改变又与g的值有关系,这样就会变成一种循环引用.为了避免整个问题,这里给出一个改良的方法:

a b c d

e f g h

i j k l

m n o p

我们从a点开始做,将差值计算方法改成:

delta= a - (b+e+f) / 3

f=f + delta * alpha

按照从左到右,从上到下的顺序来扫描所有像素,这时在计算中就不会遇到已经被处理过的像素了,并且因为减少了参与运算的像素,整个处理过程也得以加快.

按照我们在vb图像处理,（一）像素的获取与输出中已经得到的像素数组.我们可以这样写:

public sub sharp(optional byval sharpdgree as single = 0.3)

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