1. 介绍

从原图减去一副钝化（平滑后）的图像，是20实际30年代以来印刷和出版业一直用来锐化图像的过程。这个过程称为钝化掩蔽，它由三个步骤组成

模糊原图像
从原图像减去模糊后的图像（产生的差为模板）
将模板与原图像相加

假设 $\bar{f}(x,y)$ 表示模糊后的图像，则模板为：

$g_{mask}(x,y) = f(x,y) - \bar{f}(x,y)$

然后将加权的模板与原图像相加：

$g(x,y) = f(x,y) + k*g_{mask}(x,y)$

这里 k 为权值且 k >= 0。

当 k = 1 的时候，它是钝化掩蔽
当k > 1 的时候，这过程为高提升滤波
当 k < 1 的时候，可以减少钝化模板的贡献

如果可以表示钝化掩蔽的机理：

这里 k 的取值过大的话，那么模板中负值的占比就变大，那么原图与模板相加后就会出现负的灰度值。那么在进行归一化的时候，这些负的像素点就会映射成灰度值很低的暗点

2. cv2.normalize() 库函数

这里需要用到 cv2.normalize() 库函数，做一些简单介绍

dst = cv2.normalize(src, None, 0, 255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

src 代表原图，dst 代表归一化的图
0 ，255 代表归一化之后的最小值和最大值
norm_type = cv2.NORM_MINMAX 是归一化的一种类型，其映射函数为：

这种方式的映射和书上提供的一样。

书上的为（Gm = Gm - Gm.min() , dst = Gm / Gm.max() 在乘上255）

这种映射可以将 8 bit 图像的差值范围从 -255 ~ 255 ，映射为 0 -255，而大多数将负值映射为 0 ，超过255 的映射为255是不对的

假设：原图min = a，max = b，将它映射成 0 ~ 255

按照 cv2.normalize() 库的计算公式为：[(x - a) / (b-a) ] * 255

按照书上的定义为：Gm = x - a，因此变化后Gm 的最大值应该是 b - a，所以由公式得：Gm = Gm / Gm.max() = [(x - a) / (b-a) ] * 255

dtype = cv2.CV_8U 是处理后的数据类型

3. 代码实现

具体看 transform 函数的实现：

1. 选择使用高斯函数去模糊图像

2. 因为图像的格式是uint8 类型的，所以需要先转成int16 ，否则做差的时候范围保持在 0 -255

3. 将模板与原图像进行相加，这里同样需要先变成int16，否则做差的时候范围保持在 0 -255

4. 归一化，将结果图灰度值映射到0-255，并将dtype变为uint8类型，如果不加这个dtype，那么会返回处理前图像的类型，这里src_add 是int16

opencv 里面，图像在uint8 类型才能被正确显示

import cv2
import numpy as npdef transform(src, k = 1):   # 钝化掩膜和高提升滤波src_blur = cv2.GaussianBlur(src, (31, 31), sigmaX=5, sigmaY=5)      # 高斯模糊平滑图像src_mask = src.astype(np.int16) - src_blur.astype(np.int16)         # 模板mask：原图 - 差异值src_add = src.astype(np.int16) + src_mask * k      # 相加到原图dst = cv2.normalize(src_add, None, 0, 255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)  # 将灰度值映射到0-255return dstimg = cv2.imread('./img.png',0)
img  = cv2.resize(img,None,fx = 0.5,fy = 0.5,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 缩小图像cv2.imshow('k = 0.5',np.hstack((img,transform(img,0.5))))
cv2.imshow('k = 1',np.hstack((img,transform(img,1))))
cv2.imshow('k = 2',np.hstack((img,transform(img,2))))
cv2.imshow('k = 3',np.hstack((img,transform(img,3))))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

最后处理的结果为：

左图均为原图，右图是不同k 的取值

不难发现，k 变大的时候，图像的细节的位置会出现暗区，这是因为mask里面有负值，而k变大加到原图会减少图像对应的灰度值甚至为负，映射到0 -255后，灰度值会很低

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