计算机科学与工程学院
锐化基本原理：
图像锐化的主要目的是增强图像边缘，使模糊的图像变得更加清晰，颜色
变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人眼观察和识别的图像。
常见的锐化算法有微分法和高通滤波法。微分法又以梯度锐化和拉普拉斯锐
化较为常用。本示例采用微分法中的梯度锐化，用差分近似微分，则图像在点
(i,j)处的梯度幅度计算公式如下：
G[f(i,j)]=abs(f(i,j)-f(i+1,j))+abs(f(i,j)-f(i,j+1))
为了更好的增强图像边缘，引入一个阈值，只有像素点的梯度值大于阈值时
才对该像素点进行锐化，将像素点的 R 、 G、 B 值设置为对应的梯度值与一
个常数之和。常数值的选取应当参考图像的具体特点。
实现代码：
void MainWindow::on_action2_triggered()//灰度图锐化
{
QImage img=ui->label2->pixmap()->toImage();
int width=img.width();
int height=img.height();
QImage iGray(width,height,QImage::Format_RGB32);
for(int i=0; i<width; i++){
for(int j=0;j<height; j++){
QRgb pixel = img.pixel(i,j);
int gray = qGray(pixel);
QRgb grayPixel = qRgb(gray,gray,gray);
iGray.setPixel(i,j,grayPixel);
}
}
unsigned char *data=iGray.bits();
int bytePerLine=(width*24+31)/8;//图像每行字节对齐
QImage *grayImg;//处理后灰度图像
unsigned char *graydata=new unsigned
char[bytePerLine*height];//存储处理后的数据
unsigned char setr[9],setg[9],setb[9];
for (int i=0;i<height;i++)
{ for (int j=0;j<width;j++)
{
if(i==0||j==0||i==height-1||j==width-1){
graydata[i*bytePerLine+j*3]=*(data+2);
graydata[i*bytePerLine+j*3+1]=*(data+1);
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