contact-lens.tif为来自于某工业检测光学透镜图像（注意图像边缘在4点钟和5点钟方向有瑕疵）。请自行设计合适的图像增强方法和步骤，完成图像锐化以增强缺陷，并去除在工业检测中图像的多余背景。要求给出处理过程中的图像和完整的MATLAB代码。

以下是一种可能的图像增强方法和步骤，用于锐化图像以增强缺陷，并去除多余背景：

1. 读入图像：

img = imread('contact-lens.tif');

2. 去除图像背景：

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 使用形态学操作去除背景
se = strel('disk', 50); % 定义一个半径为50的圆形结构元素
background = imopen(gray_img, se);
gray_img_bg = gray_img - background;

% 对去除背景后的图像进行二值化处理
thresh = graythresh(gray_img_bg);
bw_img = imbinarize(gray_img_bg, thresh);

3. 锐化图像：

% 使用unsharp masking算法进行图像锐化处理
sharp_img = imsharpen(bw_img);

4. 去除图像边缘瑕疵：

% 定义一个掩模，将图像边缘瑕疵区域置为0
mask = ones(size(sharp_img));
mask(500:550, 750:800) = 0;
mask(550:600, 800:850) = 0;
sharp_img = sharp_img .* mask;

5. 显示图像：

imshow(sharp_img);

完整代码：

% 读入图像
img = imread('contact-lens.tif');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 使用形态学操作去除背景
se = strel('disk', 50); % 定义一个半径为50的圆形结构元素
background = imopen(gray_img, se);
gray_img_bg = gray_img - background;

% 对去除背景后的图像进行二值化处理
thresh = graythresh(gray_img_bg);
bw_img = imbinarize(gray_img_bg, thresh);

% 使用unsharp masking算法进行图像锐化处理
sharp_img = imsharpen(bw_img);

% 定义一个掩模，将图像边缘瑕疵区域置为0
mask = ones(size(sharp_img));
mask(500:550, 750:800) = 0;
mask(550:600, 800:850) = 0;
sharp_img = sharp_img .* mask;

% 显示图像
imshow(sharp_img);

注意：这仅仅是一种可能的图像增强方法和步骤，不一定是最优的。具体的方法和步骤还需要根据实际情况进行调整和优化。