图像处理，图像锐化，以及图像锐化算法国内外研究现状

图像锐化是一种图像增强技术，常用于提高图像的清晰度和边缘信息。常见的图像锐化算法包括卷积、梯度、拉普拉斯算子等。

国内外对于图像锐化的研究现状如下：

国内研究现状：

1. 基于卷积神经网络的图像锐化算法，如利用深度残差网络进行图像锐化。

2. 基于局部直方图均衡化的图像锐化算法，如基于自适应直方图均衡化的图像锐化算法。

3. 基于梯度的图像锐化算法，如基于Sobel算子的图像锐化算法。

4. 基于拉普拉斯算子的图像锐化算法，如基于高斯拉普拉斯算子的图像锐化算法。

国外研究现状：

1. 基于深度学习的图像锐化算法，如基于卷积自编码器的图像锐化算法。

2. 基于梯度的图像锐化算法，如基于Canny算子的图像锐化算法。

3. 基于拉普拉斯算子的图像锐化算法，如基于双边滤波和拉普拉斯算子的图像锐化算法。

总体而言，国内外对于图像锐化算法的研究都在不断深入和拓展，尤其是基于深度学习的图像锐化算法已经成为热门的研究领域。